Real-Time Maintaining of Social Distance in Covid-19 Environment Using Image Processing and Big Data

Author(s):  
Sadettin Melenli ◽  
Aylin Topkaya
2021 ◽  
pp. 297-315
Author(s):  
Balaji Muthazhagan ◽  
Aparnasri Panchapakesan ◽  
Suriya Sundaramoorthy

2014 ◽  
pp. 204-209
Author(s):  
Hermann Heßling

The amounts of data produced in science are growing exponentially. Traditional methods for storing and maintaining the enormous flood of data seem to be no longer sufficient anymore. The complexity of the data that will be distributed more and more worldwide, is going to constitute a considerable challenge for their analysis. According to Alex Szalay there soon will be produced so many data that they cannot even be stored and maintained anymore. The data have to be analyzed in real time in order to extract the relevant information. An outline of the project Large Scale Management and Analysis (LSDMA) is given. The status of our research group on distributed real-time computing is reviewed. Finally, a novel approach to time-dependent image processing based on local thermodynamical methods is presented.


2021 ◽  
Vol 1916 (1) ◽  
pp. 012190
Author(s):  
K R Senthil Murugan ◽  
G Kavinraj ◽  
K Mohanaprasanth ◽  
Krishnan B Ragul

2017 ◽  
Vol 9 (1) ◽  
pp. 33-36
Author(s):  
Valencia Wirawan ◽  
Yustinus Eko Soelistio

Telah banyak penelitian pada citra medis telah diadopsi oleh sebagian besar ilmuwan dan dokter yang dapat membantu dalam mendeteksi gangguan pada mata terutama katarak. Namun, umumnya penelitian tersebut menggunakan citra medis atau digital yang relatif mahal dan sulit didapatkan oleh sebagian orang, dan metode yang rentan akan translasi (pergeseran), serta perubahan ukuran gambar dan bentuk objek. Penelitian ini mengembangkan sebuah metode menggunakan model histogram untuk mengklasifikasi mata katarak dari citra digital dengan (1) format yang lebih umum seperti JPEG dan (2) lebih toleranterhadap translasi dan perubahan ukuran. Metode ini juga mampu bekerja dengan baik menggunakan citra digital dalam citra mata yang tidak tegak lurus terhadap kamera. Metode ini mencapai akurasi 79,03% dalam kondisi bebas dan 88.47% dalam kondisi mata tegak lurus terhadap kamera. Metode ini mempunyai kompleksitas yang rendah sehingga dapat digunakan pada komputer dengan spesifikasi rendah dan sistem yang membutuhkan kecepatan mendekati real-time. Index Terms—Image processing, cataract, classification, histogram


1989 ◽  
Vol 7 (3) ◽  
pp. 363-367 ◽  
Author(s):  
Takaichi Koyama ◽  
Yoichi Takahashi ◽  
Masahiro Kobayashi ◽  
Junichiro Morisawa

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document