2025-02-21T08:21:57-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-302774%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-21T08:21:57-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-302774%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-21T08:21:57-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-21T08:21:57-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій

Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій

The paper considers the task of crowd navigation monitoring, which might be performed using various sensors and technologies, with surveillance cameras being the most commonly employed. These cameras provide a video stream that typically lacks supplementary information. Extracting additional data fr...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Tymoshchuk, Oksana, Tishkov, Maksym, Bondarenko, Victor
Format: Article
Language:English
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024
Subjects:
комп’ютерний зір
трекінг об’єктів
швидкість руху об’єктів
відеоспостереження
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/302774
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-302774
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-3027742025-02-09T21:55:38Z Crowd navigation monitoring during emergencies Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій Tymoshchuk, Oksana Tishkov, Maksym Bondarenko, Victor комп’ютерний зір трекінг об’єктів швидкість руху об’єктів відеоспостереження computer vision object tracking object speed video surveillance The paper considers the task of crowd navigation monitoring, which might be performed using various sensors and technologies, with surveillance cameras being the most commonly employed. These cameras provide a video stream that typically lacks supplementary information. Extracting additional data from these streams could significantly enhance pedestrian behavior modeling and the automation of the monitoring process. A critical parameter in the analysis of pedestrian movement is their speed. The analytical method and the algorithm of pedestrians’ speed estimation based on the surveillance camera video are proposed. The first step of the proposed algorithm is object detection and tracking between frames. The second step is the speed estimation method, which is based on calculating the real-world distances and knowing camera parameters and distances in pixels on the resulting image. Implementation of the algorithm was tested on real videos and showed an error of about 0.04 m/s. Розглянуто задачу моніторингу навігації натовпу, що може здійс-нюватися за допомогою різних сенсорів і технологій, причому найчастіше ви-користовуються камери спостереження. Ці камери забезпечують відеопотік, який зазвичай не містить додаткової інформації. Отримання додаткових даних з цих відеопотоків може значно покращити моделювання поведінки пішоходів та автоматизацію процесу моніторингу. Критичним параметром в аналізі руху пішоходів є їх швидкість. Запропоновано аналітичний метод та алгоритм оцінювання швидкості пішоходів на основі відео з камер спостереження. Першим кроком запропонованого алгоритму є розпізнавання об’єктів та їхній трекінг між ферймами відео. Наступний крок — оцінювання швидкості руху об’єктів, що базується на розрахунку реальних відстаней з відомими параметрами камери та відстанями в пікселах на результуючому зображенні. Додатково пропонується алгоритм калібрування для вирівнювання параметрів камери з метою забезпечення найточніших результатів. Реалізацію алгоритму протестовано на реальних відео, похибка — близько 0,04 м/с. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024-12-25 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/302774 10.20535/SRIT.2308-8893.2024.4.03 System research and information technologies; No. 4 (2024); 43-54 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2024); 43-54 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2024); 43-54 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/302774/312890
institution System research and information technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2025-02-09T21:55:38Z
collection OJS
language English
topic комп’ютерний зір
трекінг об’єктів
швидкість руху об’єктів
відеоспостереження
spellingShingle комп’ютерний зір
трекінг об’єктів
швидкість руху об’єктів
відеоспостереження
Tymoshchuk, Oksana
Tishkov, Maksym
Bondarenko, Victor
Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
topic_facet комп’ютерний зір
трекінг об’єктів
швидкість руху об’єктів
відеоспостереження
computer vision
object tracking
object speed
video surveillance
format Article
author Tymoshchuk, Oksana
Tishkov, Maksym
Bondarenko, Victor
author_facet Tymoshchuk, Oksana
Tishkov, Maksym
Bondarenko, Victor
author_sort Tymoshchuk, Oksana
title Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_short Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_full Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_fullStr Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_full_unstemmed Моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_sort моніторинг навігації натовпу під час надзвичайних ситуацій
title_alt Crowd navigation monitoring during emergencies
description The paper considers the task of crowd navigation monitoring, which might be performed using various sensors and technologies, with surveillance cameras being the most commonly employed. These cameras provide a video stream that typically lacks supplementary information. Extracting additional data from these streams could significantly enhance pedestrian behavior modeling and the automation of the monitoring process. A critical parameter in the analysis of pedestrian movement is their speed. The analytical method and the algorithm of pedestrians’ speed estimation based on the surveillance camera video are proposed. The first step of the proposed algorithm is object detection and tracking between frames. The second step is the speed estimation method, which is based on calculating the real-world distances and knowing camera parameters and distances in pixels on the resulting image. Implementation of the algorithm was tested on real videos and showed an error of about 0.04 m/s.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2024
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/302774
work_keys_str_mv AT tymoshchukoksana crowdnavigationmonitoringduringemergencies
AT tishkovmaksym crowdnavigationmonitoringduringemergencies
AT bondarenkovictor crowdnavigationmonitoringduringemergencies
AT tymoshchukoksana monítoringnavígacíínatovpupídčasnadzvičajnihsituacíj
AT tishkovmaksym monítoringnavígacíínatovpupídčasnadzvičajnihsituacíj
AT bondarenkovictor monítoringnavígacíínatovpupídčasnadzvičajnihsituacíj
first_indexed 2025-02-10T04:08:33Z
last_indexed 2025-02-10T04:08:33Z
_version_ 1824638474397941760

Similar Items