000			03636namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250223033223.0
008			240115s2023 ua a|||f |m|| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a621.382 _221
092			_a621.382 _221
097			_aPh.D
099			_aCai01.13.08.Ph.D.2023.Ah.M
100	0		_aAhmed Mohamed Abdel Tawab Hamed, _epreparation.
245	1	0	_aMOVING OBJECT TRACKING USING WIRELESS VISUAL SENSOR NETWORKS / _cby Ahmed Mohamed Abdel Tawab Hamed; under supervision of Prof. Dr. Serag E. D. Habib, Prof. Dr. Mohamed Bakr Abdelhalim.
246	1	5	_a تتبع الأهداف المتحركة بواسطة شبكات الاستشعار المرئية اللاسلكية
264		0	_c2023.
300			_a173 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rdacontent
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (Ph.D)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 150-167.
520			_aA moving object tracking system using WVSN is introduced. In the detection phase, the SDMBS method is based on the Partial-DCT (PDCT) to reduce processing and transmission energy. It also uses a Dual-Mode Single Gaussian Model (DM-SGM) for accurate detection of moving objects. For the tracking phase, Transfer Incremental Learning Multi Camera Tracking (TILMCT) is developed. It is based on a 3D-DCT compact incremental learning representation of the detected object. The best weak classifiers from neighboring sources are combined with feedback from global estimation to improve local tracking.
520			_aهذه الاطروحة تقدم نظامين لكشف وتتبع للأجسام المتحركة بواسطة شبكات الاستشعار البصرية اللاسلكية (WVSN). في مرحلة الكشف، نقدم خوارزم الطرح الخلفي الطيفي ثنائي الوضع (SDMBS). تعتمد طريقة SDMBS على تحويل جيب التمام المنفصل الجزئي (PDCT) لتقليل طاقة المعالجة ونقل البيانات. كما أنها تستخدم نموذج جاوس أحادي ذى وضعين (DM-GSM) للكشف الدقيق عن الأجسام المتحركة. بالنسبة لمرحلة التتبع، نقدم خوارزم التعلم بالنقل التزايدي لتتبع الكاميرات المتعددة (TILMCT). يعتمد TILMCT على تمثيل تعليمي تزايدي مضغوط ثلاثي الأبعاد للهدف المكتشف. يتم إجراء التحسين الموزع على قياسات الهدف المجمعة من كاميرات مختلفة لتقدير مساره الكلي. يتم الجمع بين أفضل المصنفات الضعيفة من الكاميرات المجاورة مع التغذية المرتدة من التقدير الكلي لتحسين التتبع المحلي
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		0	_aWireless sensor networks
653		0	_aMulti Object tracking _aWireless Visual Sensor Networks _adistributed data association _areal time data processing
700	0		_aSerag E. D. Habib _ethesis advisor.
700	0		_aMohamed Bakr Abdelhalim _ethesis advisor.
856			_uhttp://172.23.153.220/th.pdf
900			_b01-01-2023 _cSerag E. D. Habib _cMohamed Bakr Abdelhalim _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Electronics and Communications Engineering
905			_aHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c166188 _d166188