Název: Passive optical detection and classification of flying objects
Autoři: Mošková, Andrea ; Vlachová Hutová, Eliška
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: The article presents our solution for the classification of moving flying objects in a video sequence captured by a static camera. The tool uses the extraction of scale and rotation invariant SIFT features, which allow the multi-class SVM to classify the examined object into one of the considered classes: ‘bird’, ‘plane’ or ‘negative’. The most successful of our tested models achieved accuracy of over 90% and their recall and precision for each class reached values above 90%.
Klíčová slova: Object recognition, machine learning, SIFT, SVM, Matlab, motion detection
Zdrojový dokument: Proceedings II of the 28st Conference STUDENT EEICT 2022: Selected papers, ISBN 978-80-214-6030-0

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/208604

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-511873


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference