Investigating the effect of distance on the implementation of RCNN automatic detection technique to the human body

الشريط الجانبي للمقالة

bdf
منشور: Dec 24, 2023
DOI: https://doi.org/10.35950/cbej.v29i121.11019
الكلمات المفتاحية:
كشف الإنسان , RCNN ، ACF , الاسترجاع , الانضباط , إيجابي حقيقي،

محتوى المقالة الرئيسي

ماجد كامل غثيث
قسم الفيزياء, كلية العلوم, الجامعة المستنصرية, العراق
علي عبد داوود الزكي
كشف الإنسان , RCNN ، ACF , الاسترجاع , الانضباط , إيجابي حقيقي، سلبي كاذب.
بسعاد هادي حمزة
قسم الفيزياء, كلية العلوم, الجامعة المستنصرية, العراق

الملخص

يشكل التعرف على البشر مكونًا حاسمًا لأنظمة المراقبة ، نظرًا لأهمية الكشف عن الأفراد في الوقت المناسب. على الرغم من التقدم في أنظمة الكشف عن الأشخاص ، فإن اكتشاف البشر على مسافات طويلة لا يزال يمثل تحديًا. في هذه الدراسة ، استخدمنا نهج الشبكة العصبية الالتفافية المستندة إلى المنطقة (RCNN) لتدريب نظام على الصور الملتقطة على مسافات متفاوتة بين الكاميرا والأفراد. تُظهر النتائج نتائج واعدة ، حيث حقق النظام أقصى استرجاع للكشف قيمته 1 لتحديد الأشخاص على مسافات تصل إلى 40 مترًا واقصى انضباط قدره 1 لتحديد الأشخاص على مسافات تصل إلى 50 مترًا.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
Investigating the effect of distance on the implementation of RCNN automatic detection technique to the human body. (2023). مجلة كلية التربية الاساسية, 29(121), 32-18. https://doi.org/10.35950/cbej.v29i121.11019
إصدار
مجلد 29 عدد 121 (2023)
القسم
مقالات العلوم الصرفة
Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

كيفية الاقتباس

Investigating the effect of distance on the implementation of RCNN automatic detection technique to the human body. (2023). مجلة كلية التربية الاساسية, 29(121), 32-18. https://doi.org/10.35950/cbej.v29i121.11019