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

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2024.20.4.010
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.