改變姿勢和距離控制攝像頭干擾器

    這里描述的相機制作彩色電視圖像，其包括關于相機和攝像頭圖像中的對象之間的距離的信息。該距離信息是從在不同照明條件下拍攝的同一場景的兩個圖像獲得的。該相機不需要掃描、多個相機單元或復雜的計算。獲取每個像素的距離信息的速度足以跟上電視攝像機的視頻速率。我們描述了各種操作特征和技術規范，例如測距誤差，以及對物體顏色和干擾器反射率的依賴性、對外部光干擾的敏感性以及物體運動的影響的實驗研究結果。

 

    對動物密度和數量的可靠估計對于有效的監控野生動物保護和管理至關重要。相機捕捉已被證明對多個物種進行采樣是有效的，但無法單獨識別的物種的相機捕捉數據的密度統計估計仍在開發中。.我們擴展了用于估計動物密度的點樣條方法，以適應來自相機陷阱的數據，允許研究人員利用現有的距離采樣理論和軟件來設計研究和分析數據。我們通過模擬對其進行了測試，并用它估算了科特迪瓦塔國家公園的麥克斯韋爾羚羊（Philantomba maxwelli）的密度。當我們假設動物在長時間休息期間無法進行檢測時，根據屏蔽器模擬數據估計的密度是無偏的。

    估計的堆密度高于最近的線樣調查估計值，這被認為低估了森林有蹄類動物的密度。我們希望這些方法能夠提供一種有效的方法，從相機捕捉數據中估計動物密度，并適用于各種監控攝像頭環境。在監控護理應用中，人體姿態估計可以改善人們的日常生活。本文提出了一種對背景、相機位置距離、幀中人物的大小和服裝等都不變的方法。輪廓被投影到水平和垂直直方圖以進行特征提取。重要的特征是基于人體各部分的長度和寬度。與ANFIS模型中的傳統特征相比，所提出的特征更適合將人的姿勢分類為四個主要類別，如站、躺、坐和彎曲，顯然具有較高的識別率。精度的提高來自于各種環境的干擾屏蔽器魯棒性，例如改變身體位置和相機距離的復雜姿勢。