ОБЗОР МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

2025

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2024.20.4.010
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Значительный прогресс был достигнут в разработке систем видеоаналитики и технологий аутентификации отдельных изображений. Однако проблемы с распознаванием динамических изображений сохраняются из-за сложности и изменчивости поведения в реальном мире. Определенные сценарии придают особое значение извлечению информации о структуре и движении объектов в пределах сцены, например, внутреннее видеонаблюдение в многолюдных местах, управление движением роботизированных систем и мониторинг движения транспортных средств. Для задач отслеживания объектов текущие исследования и разработки сосредоточены на решении следующих практических проблем: изменения в освещении сцены или условиях освещения изображения; шум, создаваемый системами камер; объекты, которые меняют форму с течением времени; временное исчезновение объектов из-за окклюзии другими объектами; одновременное движение нескольких объектов со схожими характеристиками и пересекающимися траекториями. В области распознавания объектов сохраняется острая потребность в алгоритмах реального времени, способных точно идентифицировать объекты в видеокадрах, несмотря на помехи или шум. Поэтому разработка, совершенствование и анализ алгоритмов отслеживания и распознавания объектов на видеоматериалах остаются важнейшими задачами на современном этапе научно-технического прогресса. Основной целью является разработка, совершенствование и изучение новых алгоритмов отслеживания и распознавания объектов на видеоматериалах с учетом искажений и помех. Эта работа соответствует практическим требованиям эффективной работы современных систем безопасности.