改变姿势和距离控制摄像头干扰器

    这里描述的相机制作彩色电视图像，其包括关于相机和摄像头图像中的对象之间的距离的信息。该距离信息是从在不同照明条件下拍摄的同一场景的两个图像获得的。该相机不需要扫描、多个相机单元或复杂的计算。获取每个像素的距离信息的速度足以跟上电视摄像机的视频速率。我们描述了各种操作特征和技术规范，例如测距误差，以及对物体颜色和干扰器反射率的依赖性、对外部光干扰的敏感性以及物体运动的影响的实验研究结果。

 

    对动物密度和数量的可靠估计对于有效的监控野生动物保护和管理至关重要。相机捕捉已被证明对多个物种进行采样是有效的，但无法单独识别的物种的相机捕捉数据的密度统计估计仍在开发中。.我们扩展了用于估计动物密度的点样条方法，以适应来自相机陷阱的数据，允许研究人员利用现有的距离采样理论和软件来设计研究和分析数据。我们通过模拟对其进行了测试，并用它估算了科特迪瓦塔国家公园的麦克斯韦尔羚羊（Philantomba maxwelli）的密度。当我们假设动物在长时间休息期间无法进行检测时，根据屏蔽器模拟数据估计的密度是无偏的。

    估计的堆密度高于最近的线样调查估计值，这被认为低估了森林有蹄类动物的密度。我们希望这些方法能够提供一种有效的方法，从相机捕捉数据中估计动物密度，并适用于各种监控摄像头环境。在监控护理应用中，人体姿态估计可以改善人们的日常生活。本文提出了一种对背景、相机位置距离、帧中人物的大小和服装等都不变的方法。轮廓被投影到水平和垂直直方图以进行特征提取。重要的特征是基于人体各部分的长度和宽度。与ANFIS模型中的传统特征相比，所提出的特征更适合将人的姿势分类为四个主要类别，如站、躺、坐和弯曲，显然具有较高的识别率。精度的提高来自于各种环境的干扰屏蔽器鲁棒性，例如改变身体位置和相机距离的复杂姿势。