Journal of optical communications: Multi-surveillance detection for night surveillance using modified yolo v5 algorithm based optical communication

Pramanik, Tapas; Burade, Prakash; Sharma, Sanjeev

J. W. Boike's allgemeiner Wohnungsanzeiger für Berlin, Charlottenburg und Umgebungen (Public Domain) Ausgabe 1837 (Public Domain)

Zugriffsbeschränkung

Freier Zugang: Das Werk ist uneingeschränkt verfügbar.

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Public Domain - gemeinfrei: Dieses Werk wurde als frei von bekannten urheberrechtlichen Einschränkungen identifiziert, einschließlich aller verwandten Schutzrechte. Sie dürfen das Werk kopieren, verändern, verbreiten und aufführen, sogar zu kommerziellen Zwecken, ohne um Erlaubnis bitten zu müssen. Weitere Informationen finden Sie in den Nutzungshinweisen.

Bibliografische Daten

fullscreen: J. W. Boike's allgemeiner Wohnungsanzeiger für Berlin, Charlottenburg und Umgebungen (Public Domain) Ausgabe 1837 (Public Domain)

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Zeitschrift

Titel:: Journal of optical communications

Erschienen:: [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: De Gruyter

Fußnote:: Gesehen am 01.04.11; C!URL-Ä(01-04-11)

Umfang:: Online-Ressource

ISSN:: 2191-6322

ZDB-ID:: 2430977-1

VÖBB-Katalog:: 15605247

Schlagworte:: Zeitschrift

ZLB-Systematik:: Technik

Sammlung:: Technik

Copyright:: Rechte vorbehalten

Zugriffsberechtigung:: Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen

Aufsatz

Verfasser:: Pramanik, Tapas; Burade, Prakash; Sharma, Sanjeev

Titel:: Multi-surveillance detection for night surveillance using modified yolo v5 algorithm based optical communication

Erschienen:: [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: De Gruyter, 2025

Sprache:: Englisch

Zusammenfassung:: Abstract: Night vision significantly impacts our daily visual efficiency and has more impact in communications networks. This work primarily emphasises enhancing the safety and security of individuals through advancements in night vision systems. While research on night vision is crucial for addressing contemporary social challenges, there remains a scarcity of databases tailored for deep-learning investigations in this domain. To address these challenges, this study evaluates the performance of three distinct object detection models: Yolo v3 achieving a mean average precision (mAP) of 87.9 % at 45 frames per second (FPS), Yolo v5 with a mAP of 88.7 % at 20 FPS, and modified Yolo v5 with a remarkable mAP of 95.1 % at 79 FPS. From the results, it is proven that this algorithm successfully detects classes including humans, animals, and vehicles.

Umfang:: Online-Ressource

Fußnote:: Kein Open Access; Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet

Schlagworte:: optical communication ; modified YOLO v5 ; mAP ; Mobilenetv2 ; SENet

ZLB-Systematik:: Technik; Informatik

URN:: urn:nbn:de:101:1-2510120341138.921188005939

Sammlung:: Technik; Informatik

Copyright:: Rechte vorbehalten

Zugriffsberechtigung:: Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen

I» 03. Äoike' s Allgemeiner ulohnungsanzerger für Berlin, Charlottenburg und Umgebungen auf das Zahr 1837. R e d i.g i r t von dem Königl. Polizei-Inspektor Winckler. -sechzehnter Jahrgang. Berlin L8S7: Verlag von Doit Comp., Jägerstraße, 25. Iu haben auch bei I. W. Boike, Königsgraben Nro. 7 und in allen hiesigen Buchhandlungen.

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