Crowd scenes analysis using multiple sliding windows classifiers and Histogram of Oriented Gradient

S. Shalileh; Shahdi S. O.

doi:10.1109/IranianMVIP.2017.8342365

Публикации

?

Crowd scenes analysis using multiple sliding windows classifiers and Histogram of Oriented Gradient

P. 31–38.

Шалилех С., Shahdi S. O.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: computer vision anomaly detection Abnormality detection

В книге

2017 10th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP)

IEEE, 2017.

Data Centers HVAC abnormal operating behaviour Detection with semi-supervised data-driven approaches

Manjurov A., Polyakov S., Али С. и др., , in: Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026.: IEEE, 2026. P. 1–4.

The paper investigates semi-supervised anomaly detection in data center heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems using multivariate time-series data under limited data availability. A one-year dataset with 10-minute resolution, including nine HVAC operational parameters and two exogenous variables (outdoor temperature and IT load), was analyzed across normal and several abnormal operating regimes. A rulebased threshold ...

Добавлено: 10 июля 2026 г.

Statistical Anomaly Detection Using LC-Curves: An Application to Geophysical Time Series

Алескеров Ф. Т., Косычев А. М., , in: Computational Science and Its Applications – ICCSA 2026 Workshops* 9.: Springer, 2027. P. 384–392.

Добавлено: 8 июля 2026 г.

Human Tracking Algorithm Evaluation with Digital Human Models in Gazebo

Gamberov T., Safin R., Chebotareva E. и др., , in: 2025 9th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT-2025).: IEEE, 2025. P. 1–5.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks

Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision

[б.и.], 2026.

Добавлено: 24 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

VTM-GAN: video-text matcher based generative adversarial network for generating videos from textual description

- Р. М., International Journal of Information Technology (Singapore) 2024 Article 1

Добавлено: 1 октября 2025 г.

Software and hardware solution for the problem of searching for lost people based on UAV data

Сластников С. А., Petr Rybakov, Matvei Antonov и др., , in: 24th International Conference, NEW2AN 2024, and 17th Conference, ruSMART 2024, Marrakesh, Morocco, December 11–12, 2024, Proceedings, Part I. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. (LNCS, volume 15554)* 1.: Cham: Springer, 2025. P. 11–18.

Добавлено: 11 июня 2025 г.

Computer Vision – ECCV 2024 Workshops, Milan, Italy, September 29–October 4, 2024, Proceedings, Part VII. (LNCS, volume 15629)

Springer, 2025.

Добавлено: 1 июня 2025 г.

SensorDBSCAN: Semi-Supervised Active Learning Powered Method for Anomaly Detection and Diagnosis

Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197

Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...

Добавлено: 29 апреля 2025 г.

Outliers resistant image classification by anomaly detection

Сергеев А. В., Минченков В. О., Soldatov A. и др., ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING 2025 No. 1 P. 3344–3355

Различные технологии, включая модели компьютерного зрения, применяются для автоматизированного контроля процессов ручной сборки на производстве. Эти модели позволяют обнаруживать и классифицировать события, такие как наличие компонентов в области сборки или их соединение. Основной проблемой алгоритмов детекции и классификации является их чувствительность к изменениям условий окружающей среды и непредсказуемое поведение при обработке объектов, отсутствующих в обучающей ...

Добавлено: 2 апреля 2025 г.

Prediction of Industrial Cyber Attacks Using Normalizing Flows

V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102

This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...

Добавлено: 25 марта 2025 г.

Generation of Artificial Images of Cross Sections of WC/Co Composite Alloys Using Diffusion Networks

Каграманян Д. Г., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 3 P. 1315–1321

Добавлено: 13 января 2025 г.

18th European Conference, Milan, Italy, September 29–October 4, 2024, Proceedings, Part LXXXIX. Computer Vision - ECCV 2024. (LNCS, volume 15147)

Springer, 2024.

Добавлено: 9 декабря 2024 г.

Development of a Detector for Stamps on Images

Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2024 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), 20-24 May 2024.: IEEE, 2024. P. 865–869.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

18th European Conference, Milan, Italy, September 29–October 4, 2024, Proceedings, Part LXXI. Computer Vision – ECCV 2024. (LNCS, volume 15129)

Springer, 2024.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

Outliers resistant image classification by anomaly detection

Сергеев А. В., Минченков В. О., Солдатов А. В. и др., / Cornell University. Серия Computer Science "arxiv.org". 2024. № 2411.10150.

Добавлено: 23 ноября 2024 г.

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2024, Vilnius, Lithuania, September 9–13, 2024, Proceedings, Part X. LNCS, volume 14950

Cham: Springer, 2024.

Добавлено: 22 ноября 2024 г.

Analysis of Deep Feature Matching Algorithms in UAV Visual Localization

Прутьянов В. В., Тернов М. А., Костров Д. С., , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024.

Добавлено: 12 сентября 2024 г.

Сравнение эффективности применения различных подходов в задаче детекции объекта на изображении низкого качества

Проворова А. А., Полякова И. Ю., Кузьмичева Е. В., Научная визуализация 2024 Т. 16 № 3 С. 1–13

Машинные методы анализа изображений набирают всё большую популярность в самых различных сферах жизни. Однако остается открытым вопрос, насколько эффективна работа таких алгоритмов на данных низкого качества, например, таких, какие могут использоваться в сфере телемедицины. В работе проведен сравнительный анализ различных подходов к детекции объектов на фотографиях МРТ-снимков головного мозга, сделанных с экрана компьютера. Для распознавания ...

Добавлено: 9 августа 2024 г.

Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024

IEEE, 2024.

Добавлено: 10 июля 2024 г.