Отслеживание объектов

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.3.3.005
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

Moving object tracking is very useful in many computer vision applications. The most famous examples are surveillance systems in crowded public places, traffic control systems, motion capture systems for electronic games, applications for human-computer interaction, and many others. Recently, a large number of approaches have been proposed for tracking objects. However, no algorithm has yet been developed that would cope with all the existing problems of object tracking. This article aims to analyze the existing problems, as well as consider ways to solve them. Отслеживание движущихся объектов очень полезно во многих приложе-ниях компьютерного зрения. Хорошо известные примеры таких приложений включают си-стемы наблюдения в многолюдных общественных местах, системы захвата движения для электронных игр, системы управления дорожным движением, приложения для взаимодействия человека с компьютером и многие другие. В последние годы было внедрено большое количество подходов к отслеживанию объектов. Однако пока не разработан алгоритм, который справился бы со всеми существующими проблемами отслеживания объектов. Эта статья призвана проанализировать существующие проблемы слежения за объектами, а также предложить способы ихрешения.