Hung Goon (29 results)

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Paperback. Condition: Brand New. 68 pages. 8.66x5.91x0.16 inches. In Stock.

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Taschenbuch. Condition: Neu. Sistema de visão baseado em aprendizagem profunda para detecção humana em vídeos de Drone | Li Hung Goon | Taschenbuch | Paperback | Portugiesisch | 2022 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786204695143 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. Auf tiefem Lernen basierendes Vision-System zur Erkennung von Menschen in Drohnenvideos | Li Hung Goon (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786204695105 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Human detection from a drone-based videos has many potential applications such as searching for missing persons, surveillance of illegal immigrants, and monitoring of critical infrastructure. However, it is very challenging computer vision problem to be tackled. The difficulties are related to many aspects including the variations in camera view, the changes in illuminations and weather conditions as well as the variations in the surrounding objects. Recently, deep learning-based vision systems have been proven a great success in many object detection problems. Therefore, this work aims to develop deep learning-based vision system which applied for the problem of human detection from videos captured by a drone-based camera. Particularly, the presented system comprises a detection approach which consists of Faster R-CNN deep learning model to detect the human inside the captured drone-based images. To assess the performances of the proposed vision model, various videos were recorded using drone at different places, from various views and various weather conditions. The outcomes show the effectiveness of the proposed system for human detection in drone-based videos. 68 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La detección de personas a partir de vídeos de drones tiene muchas aplicaciones potenciales, como la búsqueda de personas desaparecidas, la vigilancia de inmigrantes ilegales y la supervisión de infraestructuras críticas. Sin embargo, es un problema de visión por ordenador muy difícil de abordar. Las dificultades están relacionadas con muchos aspectos, incluyendo las variaciones en la vista de la cámara, los cambios en las iluminaciones y las condiciones meteorológicas, así como las variaciones en los objetos circundantes. Recientemente, los sistemas de visión basados en el aprendizaje profundo han demostrado ser un gran éxito en muchos problemas de detección de objetos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de visión basado en el aprendizaje profundo que se aplica al problema de la detección de personas a partir de vídeos capturados por una cámara basada en un dron. En particular, el sistema presentado comprende un enfoque de detección que consiste en el modelo de aprendizaje profundo Faster R-CNN para detectar al ser humano dentro de las imágenes capturadas por un dron. Para evaluar las prestaciones del modelo de visión propuesto, se grabaron varios vídeos con el dron en diferentes lugares, desde distintos puntos de vista y en diversas condiciones meteorológicas. Los resultados muestran la eficacia del sistema propuesto para la detección de personas en los vídeos grabados con drones. 64 pp. Spanisch.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Goon Li HungGoon Li Hung graduated from Universiti Sains Malaysia Engineering Campus, Malaysia in July 2019 with a Bachelor s of Mechatronics Engineering. She is currently a software engineer in a company in Malaysia.Human detect.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La détection humaine à partir de vidéos prises par des drones a de nombreuses applications potentielles telles que la recherche de personnes disparues, la surveillance d'immigrants illégaux et la surveillance d'infrastructures critiques. Cependant, il s'agit d'un problème de vision par ordinateur très difficile à résoudre. Les difficultés sont liées à de nombreux aspects, notamment les variations de la vue de la caméra, les changements d'éclairage et les conditions météorologiques, ainsi que les variations des objets environnants. Récemment, les systèmes de vision basés sur l'apprentissage profond ont connu un grand succès dans de nombreux problèmes de détection d'objets. Par conséquent, ce travail vise à développer un système de vision basé sur l'apprentissage profond qui est appliqué au problème de la détection humaine à partir de vidéos capturées par un drone. En particulier, le système présenté comprend une approche de détection qui consiste en un modèle d'apprentissage profond R-CNN plus rapide pour détecter l'homme dans les images capturées par un drone. Pour évaluer les performances du modèle de vision proposé, plusieurs vidéos ont été enregistrées à l'aide d'un drone à différents endroits, sous différentes vues et dans différentes conditions météorologiques. Les résultats montrent l'efficacité du système proposé pour la détection humaine dans les vidéos prises par les drones. 64 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Human detection from a drone-based videos has many potential applications such as searching for missing persons, surveillance of illegal immigrants, and monitoring of critical infrastructure. However, it is very challenging computer vision problem to be tackled. The difficulties are related to many aspects including the variations in camera view, the changes in illuminations and weather conditions as well as the variations in the surrounding objects. Recently, deep learning-based vision systems have been proven a great success in many object detection problems. Therefore, this work aims to develop deep learning-based vision system which applied for the problem of human detection from videos captured by a drone-based camera. Particularly, the presented system comprises a detection approach which consists of Faster R-CNN deep learning model to detect the human inside the captured drone-based images. To assess the performances of the proposed vision model, various videos were recorded using drone at different places, from various views and various weather conditions. The outcomes show the effectiveness of the proposed system for human detection in drone-based videos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Human detection from a drone-based videos has many potential applications such as searching for missing persons, surveillance of illegal immigrants, and monitoring of critical infrastructure. However, it is very challenging computer vision problem to be tackled. The difficulties are related to many aspects including the variations in camera view, the changes in illuminations and weather conditions as well as the variations in the surrounding objects. Recently, deep learning-based vision systems have been proven a great success in many object detection problems. Therefore, this work aims to develop deep learning-based vision system which applied for the problem of human detection from videos captured by a drone-based camera. Particularly, the presented system comprises a detection approach which consists of Faster R-CNN deep learning model to detect the human inside the captured drone-based images. To assess the performances of the proposed vision model, various videos were recorded using drone at different places, from various views and various weather conditions. The outcomes show the effectiveness of the proposed system for human detection in drone-based videos.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La detección de personas a partir de vídeos de drones tiene muchas aplicaciones potenciales, como la búsqueda de personas desaparecidas, la vigilancia de inmigrantes ilegales y la supervisión de infraestructuras críticas. Sin embargo, es un problema de visión por ordenador muy difícil de abordar. Las dificultades están relacionadas con muchos aspectos, incluyendo las variaciones en la vista de la cámara, los cambios en las iluminaciones y las condiciones meteorológicas, así como las variaciones en los objetos circundantes. Recientemente, los sistemas de visión basados en el aprendizaje profundo han demostrado ser un gran éxito en muchos problemas de detección de objetos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de visión basado en el aprendizaje profundo que se aplica al problema de la detección de personas a partir de vídeos capturados por una cámara basada en un dron. En particular, el sistema presentado comprende un enfoque de detección que consiste en el modelo de aprendizaje profundo Faster R-CNN para detectar al ser humano dentro de las imágenes capturadas por un dron. Para evaluar las prestaciones del modelo de visión propuesto, se grabaron varios vídeos con el dron en diferentes lugares, desde distintos puntos de vista y en diversas condiciones meteorológicas. Los resultados muestran la eficacia del sistema propuesto para la detección de personas en los vídeos grabados con drones.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La detección de personas a partir de vídeos de drones tiene muchas aplicaciones potenciales, como la búsqueda de personas desaparecidas, la vigilancia de inmigrantes ilegales y la supervisión de infraestructuras críticas. Sin embargo, es un problema de visión por ordenador muy difícil de abordar. Las dificultades están relacionadas con muchos aspectos, incluyendo las variaciones en la vista de la cámara, los cambios en las iluminaciones y las condiciones meteorológicas, así como las variaciones en los objetos circundantes. Recientemente, los sistemas de visión basados en el aprendizaje profundo han demostrado ser un gran éxito en muchos problemas de detección de objetos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de visión basado en el aprendizaje profundo que se aplica al problema de la detección de personas a partir de vídeos capturados por una cámara basada en un dron. En particular, el sistema presentado comprende un enfoque de detección que consiste en el modelo de aprendizaje profundo Faster R-CNN para detectar al ser humano dentro de las imágenes capturadas por un dron. Para evaluar las prestaciones del modelo de visión propuesto, se grabaron varios vídeos con el dron en diferentes lugares, desde distintos puntos de vista y en diversas condiciones meteorológicas. Los resultados muestran la eficacia del sistema propuesto para la detección de personas en los vídeos grabados con drones.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Die Erkennung von Menschen anhand von Drohnenvideos hat viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten, z. B. die Suche nach vermissten Personen, die Überwachung illegaler Einwanderer und die Überwachung kritischer Infrastrukturen. Es handelt sich jedoch um ein sehr anspruchsvolles Computer-Vision-Problem, das es zu lösen gilt. Die Schwierigkeiten hängen mit vielen Aspekten zusammen, z. B. mit den Schwankungen der Kameraperspektive, den Veränderungen der Beleuchtungs- und Wetterbedingungen sowie den Schwankungen der umgebenden Objekte. In letzter Zeit haben sich Deep-Learning-basierte Bildverarbeitungssysteme bei vielen Objekterkennungsproblemen als sehr erfolgreich erwiesen. Daher zielt diese Arbeit darauf ab, ein auf Deep Learning basierendes Bildverarbeitungssystem zu entwickeln, das auf das Problem der Erkennung von Menschen in Videos, die von einer Drohnenkamera aufgenommen wurden, angewendet wird. Das vorgestellte System umfasst insbesondere einen Erkennungsansatz, der aus einem Faster R-CNN Deep-Learning-Modell besteht, um den Menschen in den aufgenommenen Drohnenbildern zu erkennen. Um die Leistung des vorgeschlagenen Bildverarbeitungsmodells zu bewerten, wurden verschiedene Videos mit einer Drohne an verschiedenen Orten, aus verschiedenen Blickwinkeln und unter verschiedenen Wetterbedingungen aufgenommen. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Systems für die Erkennung von Menschen in drohnenbasierten Videos. 68 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Il rilevamento umano da un video basato su droni ha molte applicazioni potenziali come la ricerca di persone scomparse, la sorveglianza di immigrati illegali e il monitoraggio di infrastrutture critiche. Tuttavia, è un problema di computer vision molto impegnativo da affrontare. Le difficoltà sono legate a molti aspetti tra cui le variazioni nella vista della telecamera, i cambiamenti di illuminazione e le condizioni atmosferiche, nonché le variazioni negli oggetti circostanti. Recentemente, i sistemi di visione basati sul deep learning hanno dimostrato un grande successo in molti problemi di rilevamento degli oggetti. Pertanto, questo lavoro mira a sviluppare un sistema di visione basato sull'apprendimento profondo applicato al problema del rilevamento umano dai video catturati da una telecamera basata su droni. In particolare, il sistema presentato comprende un approccio di rilevamento che consiste nel modello di apprendimento profondo Faster R-CNN per rilevare l'uomo nelle immagini catturate da un drone. Per valutare le prestazioni del modello di visione proposto, sono stati registrati vari video con il drone in diversi luoghi, da varie viste e in varie condizioni atmosferiche. I risultati mostrano l'efficacia del sistema proposto per il rilevamento umano nei video basati su droni. 64 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La détection humaine à partir de vidéos prises par des drones a de nombreuses applications potentielles telles que la recherche de personnes disparues, la surveillance d'immigrants illégaux et la surveillance d'infrastructures critiques. Cependant, il s'agit d'un problème de vision par ordinateur très difficile à résoudre. Les difficultés sont liées à de nombreux aspects, notamment les variations de la vue de la caméra, les changements d'éclairage et les conditions météorologiques, ainsi que les variations des objets environnants. Récemment, les systèmes de vision basés sur l'apprentissage profond ont connu un grand succès dans de nombreux problèmes de détection d'objets. Par conséquent, ce travail vise à développer un système de vision basé sur l'apprentissage profond qui est appliqué au problème de la détection humaine à partir de vidéos capturées par un drone. En particulier, le système présenté comprend une approche de détection qui consiste en un modèle d'apprentissage profond R-CNN plus rapide pour détecter l'homme dans les images capturées par un drone. Pour évaluer les performances du modèle de vision proposé, plusieurs vidéos ont été enregistrées à l'aide d'un drone à différents endroits, sous différentes vues et dans différentes conditions météorologiques. Les résultats montrent l'efficacité du système proposé pour la détection humaine dans les vidéos prises par les drones.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La détection humaine à partir de vidéos prises par des drones a de nombreuses applications potentielles telles que la recherche de personnes disparues, la surveillance d'immigrants illégaux et la surveillance d'infrastructures critiques. Cependant, il s'agit d'un problème de vision par ordinateur très difficile à résoudre. Les difficultés sont liées à de nombreux aspects, notamment les variations de la vue de la caméra, les changements d'éclairage et les conditions météorologiques, ainsi que les variations des objets environnants. Récemment, les systèmes de vision basés sur l'apprentissage profond ont connu un grand succès dans de nombreux problèmes de détection d'objets. Par conséquent, ce travail vise à développer un système de vision basé sur l'apprentissage profond qui est appliqué au problème de la détection humaine à partir de vidéos capturées par un drone. En particulier, le système présenté comprend une approche de détection qui consiste en un modèle d'apprentissage profond R-CNN plus rapide pour détecter l'homme dans les images capturées par un drone. Pour évaluer les performances du modèle de vision proposé, plusieurs vidéos ont été enregistrées à l'aide d'un drone à différents endroits, sous différentes vues et dans différentes conditions météorologiques. Les résultats montrent l'efficacité du système proposé pour la détection humaine dans les vidéos prises par les drones.

Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Goon Li HungGoon Li Hung schloss ihr Studium an der Universiti Sains Malaysia Engineering Campus, Malaysia, im Juli 2019 mit einem Bachelor in Mechatronik ab. Derzeit arbeitet sie als Software-Ingenieurin in einem Unternehmen in Mala.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A detecção humana a partir de vídeos baseados em drones tem muitas aplicações potenciais, tais como busca de pessoas desaparecidas, vigilância de imigrantes ilegais, e monitorização de infra-estruturas críticas. No entanto, é muito difícil resolver o problema da visão por computador. As dificuldades estão relacionadas com muitos aspectos, incluindo as variações na visão da câmara, as alterações nas iluminações e condições meteorológicas, bem como as variações nos objectos circundantes. Recentemente, os sistemas de visão baseados na aprendizagem profunda têm provado ser um grande sucesso em muitos problemas de detecção de objectos. Por conseguinte, este trabalho visa desenvolver um sistema de visão baseado na aprendizagem profunda que se aplicou ao problema da detecção humana a partir de vídeos captados por uma câmara baseada em drones. Particularmente, o sistema apresentado compreende uma abordagem de detecção que consiste num modelo de aprendizagem profunda mais rápido R-CNN para detectar o humano dentro das imagens capturadas com base em drones. Para avaliar o desempenho do modelo de visão proposto, foram gravados vários vídeos utilizando drone em diferentes locais, a partir de várias vistas e várias condições meteorológicas. Os resultados mostram a eficácia do sistema proposto para a detecção humana em vídeos baseados em zangão.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Die Erkennung von Menschen anhand von Drohnenvideos hat viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten, z. B. die Suche nach vermissten Personen, die Überwachung illegaler Einwanderer und die Überwachung kritischer Infrastrukturen. Es handelt sich jedoch um ein sehr anspruchsvolles Computer-Vision-Problem, das es zu lösen gilt. Die Schwierigkeiten hängen mit vielen Aspekten zusammen, z. B. mit den Schwankungen der Kameraperspektive, den Veränderungen der Beleuchtungs- und Wetterbedingungen sowie den Schwankungen der umgebenden Objekte. In letzter Zeit haben sich Deep-Learning-basierte Bildverarbeitungssysteme bei vielen Objekterkennungsproblemen als sehr erfolgreich erwiesen. Daher zielt diese Arbeit darauf ab, ein auf Deep Learning basierendes Bildverarbeitungssystem zu entwickeln, das auf das Problem der Erkennung von Menschen in Videos, die von einer Drohnenkamera aufgenommen wurden, angewendet wird. Das vorgestellte System umfasst insbesondere einen Erkennungsansatz, der aus einem Faster R-CNN Deep-Learning-Modell besteht, um den Menschen in den aufgenommenen Drohnenbildern zu erkennen. Um die Leistung des vorgeschlagenen Bildverarbeitungsmodells zu bewerten, wurden verschiedene Videos mit einer Drohne an verschiedenen Orten, aus verschiedenen Blickwinkeln und unter verschiedenen Wetterbedingungen aufgenommen. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Systems für die Erkennung von Menschen in drohnenbasierten Videos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il rilevamento umano da un video basato su droni ha molte applicazioni potenziali come la ricerca di persone scomparse, la sorveglianza di immigrati illegali e il monitoraggio di infrastrutture critiche. Tuttavia, è un problema di computer vision molto impegnativo da affrontare. Le difficoltà sono legate a molti aspetti tra cui le variazioni nella vista della telecamera, i cambiamenti di illuminazione e le condizioni atmosferiche, nonché le variazioni negli oggetti circostanti. Recentemente, i sistemi di visione basati sul deep learning hanno dimostrato un grande successo in molti problemi di rilevamento degli oggetti. Pertanto, questo lavoro mira a sviluppare un sistema di visione basato sull'apprendimento profondo applicato al problema del rilevamento umano dai video catturati da una telecamera basata su droni. In particolare, il sistema presentato comprende un approccio di rilevamento che consiste nel modello di apprendimento profondo Faster R-CNN per rilevare l'uomo nelle immagini catturate da un drone. Per valutare le prestazioni del modello di visione proposto, sono stati registrati vari video con il drone in diversi luoghi, da varie viste e in varie condizioni atmosferiche. I risultati mostrano l'efficacia del sistema proposto per il rilevamento umano nei video basati su droni.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Die Erkennung von Menschen anhand von Drohnenvideos hat viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten, z. B. die Suche nach vermissten Personen, die Überwachung illegaler Einwanderer und die Überwachung kritischer Infrastrukturen. Es handelt sich jedoch um ein sehr anspruchsvolles Computer-Vision-Problem, das es zu lösen gilt. Die Schwierigkeiten hängen mit vielen Aspekten zusammen, z. B. mit den Schwankungen der Kameraperspektive, den Veränderungen der Beleuchtungs- und Wetterbedingungen sowie den Schwankungen der umgebenden Objekte. In letzter Zeit haben sich Deep-Learning-basierte Bildverarbeitungssysteme bei vielen Objekterkennungsproblemen als sehr erfolgreich erwiesen. Daher zielt diese Arbeit darauf ab, ein auf Deep Learning basierendes Bildverarbeitungssystem zu entwickeln, das auf das Problem der Erkennung von Menschen in Videos, die von einer Drohnenkamera aufgenommen wurden, angewendet wird. Das vorgestellte System umfasst insbesondere einen Erkennungsansatz, der aus einem Faster R-CNN Deep-Learning-Modell besteht, um den Menschen in den aufgenommenen Drohnenbildern zu erkennen. Um die Leistung des vorgeschlagenen Bildverarbeitungsmodells zu bewerten, wurden verschiedene Videos mit einer Drohne an verschiedenen Orten, aus verschiedenen Blickwinkeln und unter verschiedenen Wetterbedingungen aufgenommen. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Systems für die Erkennung von Menschen in drohnenbasierten Videos.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A detecção humana a partir de vídeos baseados em drones tem muitas aplicações potenciais, tais como busca de pessoas desaparecidas, vigilância de imigrantes ilegais, e monitorização de infra-estruturas críticas. No entanto, é muito difícil resolver o problema da visão por computador. As dificuldades estão relacionadas com muitos aspectos, incluindo as variações na visão da câmara, as alterações nas iluminações e condições meteorológicas, bem como as variações nos objectos circundantes. Recentemente, os sistemas de visão baseados na aprendizagem profunda têm provado ser um grande sucesso em muitos problemas de detecção de objectos. Por conseguinte, este trabalho visa desenvolver um sistema de visão baseado na aprendizagem profunda que se aplicou ao problema da detecção humana a partir de vídeos captados por uma câmara baseada em drones. Particularmente, o sistema apresentado compreende uma abordagem de detecção que consiste num modelo de aprendizagem profunda mais rápido R-CNN para detectar o humano dentro das imagens capturadas com base em drones. Para avaliar o desempenho do modelo de visão proposto, foram gravados vários vídeos utilizando drone em diferentes locais, a partir de várias vistas e várias condições meteorológicas. Os resultados mostram a eficácia do sistema proposto para a detecção humana em vídeos baseados em zangão.

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il rilevamento umano da un video basato su droni ha molte applicazioni potenziali come la ricerca di persone scomparse, la sorveglianza di immigrati illegali e il monitoraggio di infrastrutture critiche. Tuttavia, è un problema di computer vision molto impegnativo da affrontare. Le difficoltà sono legate a molti aspetti tra cui le variazioni nella vista della telecamera, i cambiamenti di illuminazione e le condizioni atmosferiche, nonché le variazioni negli oggetti circostanti. Recentemente, i sistemi di visione basati sul deep learning hanno dimostrato un grande successo in molti problemi di rilevamento degli oggetti. Pertanto, questo lavoro mira a sviluppare un sistema di visione basato sull'apprendimento profondo applicato al problema del rilevamento umano dai video catturati da una telecamera basata su droni. In particolare, il sistema presentato comprende un approccio di rilevamento che consiste nel modello di apprendimento profondo Faster R-CNN per rilevare l'uomo nelle immagini catturate da un drone. Per valutare le prestazioni del modello di visione proposto, sono stati registrati vari video con il drone in diversi luoghi, da varie viste e in varie condizioni atmosferiche. I risultati mostrano l'efficacia del sistema proposto per il rilevamento umano nei video basati su droni.