Bücher von Rakesh Salakapuri

La congestion du trafic est un problème important, en particulier dans les pays en croissance ; pour y faire face, plusieurs modèles de systèmes de trafic ont été développés. Pour un système de transport intelligent, un nouveau cadre est recommandé pour éviter les embouteillages.Un cadre unique appelé paradigme EDAMOD (Edge Detection & Moving Object Detection), qui combine les tactiques de détection des bords et des objets en mouvement pour organiser le trafic à la jonction des feux de circulation, en divisant le retour sur investissement en deux parties. Dans la première région, il met en ¿uvre la détection d'arêtes et dans la deuxième région, il utilise la détection d'objets en mouvement. En employant la nouvelle méthode proposée, les images de trafic en direct sont utilisées comme entrée du modèle proposé pour calculer les valeurs de densité de trafic des images de trafic en direct. L'algorithme EDAMOD est une nouvelle technique qui traite efficacement les trames statiques et les trames dynamiques.

La congestione del traffico è un problema significativo, soprattutto nelle nazioni in crescita; per far fronte a questo problema, sono stati sviluppati diversi modelli di sistema di traffico. Per un sistema di trasporto intelligente, si raccomanda un nuovo quadro di riferimento per evitare la congestione del traffico.Un framework unico, chiamato paradigma Edge Detection & Moving Object Detection(EDAMOD), che combina le tattiche di Edge Detection e Moving Object Detection per organizzare il traffico all'incrocio dei segnali stradali, suddividendo la ROI in due parti. Nella prima regione viene implementato l'ED e nella seconda il MOD. Utilizzando il nuovo metodo proposto, le immagini del traffico in tempo reale vengono utilizzate come input del modello proposto per calcolare i valori di densità del traffico dei fotogrammi in tempo reale. L'algoritmo EDAMOD è una tecnica innovativa che gestisce efficacemente sia i fotogrammi statici che quelli dinamici.

La congestión del tráfico es un problema importante, sobre todo en las naciones en crecimiento; para hacerle frente, se han desarrollado varios modelos de sistema de tráfico. Para lograr un sistema de transporte inteligente, se recomienda un nuevo marco que evite los atascos.Un marco único llamado paradigma de detección de bordes y detección de objetos en movimiento(EDAMOD), que utiliza tácticas combinadas de detección de bordes y detección de objetos en movimiento para organizar el tráfico en los cruces de señales de tráfico, dividiendo la ROI en 2 partes. En la primera región implementa ED y en la región 2 emplea MOD. Empleando el novedoso método propuesto, las imágenes de tráfico en directo se utilizan como entrada al modelo propuesto para calcular los valores de densidad de tráfico de las tramas de tráfico en directo. El algoritmo EDAMOD es una técnica novedosa que maneja eficazmente tanto las tramas estáticas como las dinámicas.

Verkehrsstaus sind ein großes Problem, vor allem in wachsenden Nationen. Um diesem Problem zu begegnen, wurden verschiedene Modelle für Verkehrssysteme entwickelt. Für ein intelligentes Verkehrssystem wird ein neuer Rahmen empfohlen, um Staus zu vermeiden.Ein einzigartiger Rahmen namens Edge Detection & Moving Object Detection(EDAMOD) Paradigma, das kombiniert Edge Detection & Moving Object Detection Taktik verwendet, um den Verkehr an Ampelkreuzungen zu organisieren, durch Aufteilung der ROI in 2 Teile. In der ersten Region wird ED implementiert und in Region 2 wird MOD eingesetzt. Durch die Anwendung der vorgeschlagenen neuen Methode werden die Live-Verkehrsbilder als Eingabe für das vorgeschlagene Modell verwendet, um die Verkehrsdichtewerte der Live-Verkehrsbilder zu berechnen. Der EDAMOD-Algorithmus ist eine neuartige Technik, die sowohl die statischen als auch die dynamischen Frames effektiv verarbeitet.

Probki na dorogah qwlqütsq ser'eznoj problemoj, osobenno w razwiwaüschihsq stranah; dlq resheniq ätoj problemy bylo razrabotano neskol'ko modelej transportnoj sistemy. Dlq sozdaniq intellektual'noj transportnoj sistemy rekomenduetsq nowaq shema, pozwolqüschaq izbezhat' zatorow.Unikal'nyj frejmwork, nazwannyj paradigmoj Edge Detection & Moving Object Detection(EDAMOD), w kotorom dlq organizacii dwizheniq na swetofornom perekrestke ispol'zuetsq taktika Edge Detection & Moving Object Detection, putem razdeleniq ROI na dwe chasti. V perwoj oblasti realizuetsq ED, a wo wtoroj - MOD. V rezul'tate primeneniq predlozhennogo metoda izobrazheniq real'nogo trafika ispol'zuütsq w kachestwe whodnyh dannyh dlq predlozhennoj modeli, kotoraq rasschitywaet znacheniq plotnosti trafika na kadrah real'nogo trafika. Algoritm EDAMOD - äto nowaq tehnologiq, kotoraq äffektiwno obrabatywaet kak staticheskie, tak i dinamicheskie kadry.

O congestionamento do tráfego é um problema significativo, especialmente em países em crescimento; para o resolver, foram desenvolvidos vários modelos de sistemas de tráfego. Para um sistema de transportes inteligente, recomenda-se uma nova estrutura para evitar o congestionamento.Uma estrutura única designada paradigma de Deteção de Arestas e Deteção de Objectos em Movimento(EDAMOD), que utiliza tácticas combinadas de Deteção de Arestas e Deteção de Objectos em Movimento para organizar o tráfego no cruzamento de sinais de trânsito, dividindo a ROI em 2 partes. Na primeira região, implementa a ED e na região 2 emprega a MOD. Ao utilizar o novo método proposto, as imagens de tráfego em direto são utilizadas como entrada no modelo proposto para calcular os valores de densidade de tráfego das imagens de tráfego em direto. O algoritmo EDAMOD é uma técnica inovadora que trata eficazmente tanto as imagens estáticas como as imagens dinâmicas.

Traffic congestion is a significant problem, especially in growing nations; to encounter this, several models of traffic system were developed. For a smart transportation system, a new framework is recommended to avoid congestion. A unique framework called Edge Detection & Moving Object Detection (EDAMOD) paradigm, which combinedly uses Edge Detection & Moving Object Detection tactics to organize the traffic at traffic signal junction, through splitting the ROI into 2 parts. In first region it implements ED & in region 2 it employs MOD. By employing the novel method that has been proposed, the live traffic images are used as input to the proposed model to calculate the traffic density values of the live traffic frames. EDAMOD algorithm is a novel technique which effectively handles both the static frames & dynamic frames.