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

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2024.20.4.010
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.