Detection and tracking people in real-time with YOLO object detector

2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.31643/2020.010
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

In this article, we wrote not a large program to solve tasks for detection and tracking objects in realtime. The program was written in Python programming language. For object detection, a convolutional neural network was used with YOLOV3 architecture. A preliminary analysis was carried out of several variations of YOLO with CNN models. In the article, we justify why we want to use YOLO, and what it is and how to use and process the model output. We will also present the code in the form of a flowchart and as a result of the program's performance, we will show a picture of the program's operation in real-time, which was launched at one of the live lectures at the University.