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dc.date.accessioned 2019-03-15T14:16:03Z
dc.date.available 2019-03-15T14:16:03Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73214
dc.description.abstract This work proposes a framework for road traffic surveillance using computer vision techniques. After a foreground estimation, post processing techniques are applied to the detected vehicles in motion to generate blobs. Then, a tracking approach based on Kalman filters is used to extract instantaneous information throughout a video sequence, including speed and trajectory estimation and imprudent driving detection. The system has been developed in Python and can be launched in real-time using a standard CPU. The code is available at github: https://github.com/mcv-m6-video/mcv-m6-2018-team3. en
dc.format.extent 412-421 es
dc.language en es
dc.subject traffic control en
dc.subject road monitoring en
dc.subject foreground segmentation en
dc.subject vehicle tracking en
dc.subject kalman filter en
dc.subject speed estimator en
dc.title Video Surveillance for Road Traffic Monitoring en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-658-472-6 es
sedici.creator.person Torres, Guillermo es
sedici.creator.person Caminal, Iván es
sedici.creator.person Maldonado, Cristina es
sedici.creator.person Górriz, Marc es
sedici.description.note XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2018-10
sedici.relation.event XXIV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (La Plata, 2018). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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