Metricam: fast and reliable social distancing analysis in online security cameras (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, JOÃO EDUARDO - IME ; PADILHA, BRUNO - IME ; TAKECIAN, PEDRO LOSCO - IME ; SOARES, DÉCIO LAURO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/CSCI54926.2021.00305
- Subjects: RECONHECIMENTO DE OBJETOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; GEOMETRIA COMPUTACIONAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Crowd Analysis; Social Distancing; Object Identification; Pocket Crowds
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Computational Science and Computational Intelligence - CSCI
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
PADILHA, Bruno et al. Metricam: fast and reliable social distancing analysis in online security cameras. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CSCI54926.2021.00305. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Padilha, B., Takecian, P. L., Soares, D. L., Schwerz, A. L., Kamaura, L. T., & Ferreira, J. E. (2021). Metricam: fast and reliable social distancing analysis in online security cameras. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CSCI54926.2021.00305 -
NLM
Padilha B, Takecian PL, Soares DL, Schwerz AL, Kamaura LT, Ferreira JE. Metricam: fast and reliable social distancing analysis in online security cameras [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI54926.2021.00305 -
Vancouver
Padilha B, Takecian PL, Soares DL, Schwerz AL, Kamaura LT, Ferreira JE. Metricam: fast and reliable social distancing analysis in online security cameras [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI54926.2021.00305 - Modular framework for cluster analysis in surveillance cameras
- Using LOTOS for rigorous specifications of workflow patterns
- Semi-supervised object labeling on video data with collaborative classification and active learning
- WED-SQL: an intermediate declarative language for PAIS execution
- Modeling time-critical processes with WED-Flow
- Robust, extensible, and fast: teamed classifiers for vehicle tracking in multi-camera networks
- Collaborative classification for object labeling on expansible datasets
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- Compiladores para as linguagens da abordagem WED-flow
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