Отрывок: Однако их использование, во- первых, вычислительно затратно на этапе их извлече- ния, из-за чего их не получится быстро вычислять на центральном процессоре, а во-вторых, они имеют раз- мерность до 512-1024, что значительно повысит время этапа ассоциации при вычислении сходства векторов и общее время работы алгоритма. Для решения этих двух проблем предлагается использовать вычисли- тельно простой необучаемый дескриптор объектов, ко- торый строитс...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГорбачев, В.А.-
dc.contributor.authorКалугин, В.Ф.-
dc.date.accessioned2024-06-18 10:48:11-
dc.date.available2024-06-18 10:48:11-
dc.date.issued2023-11-
dc.identifierDspace\SGAU\20240518\109488ru
dc.identifier.citationГорбачев, В.А. Разработка алгоритма многообъектного трекинга с необучаемыми признаками сопоставления объектов / В.А. Горбачев, В.Ф. Калугин // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 6. – С. 1002-1010. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1275.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1275-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Razrabotka-algoritma-mnogoobektnogo-trekinga-s-neobuchaemymi-priznakami-sopostavleniya-obektov-109488-
dc.description.abstractПроблема межкадрового сопоставления объектов на видеопоследовательностях (трекинга, отслеживания) множества объектов – одна из самых сложных задач в компьютерном зрении. В данной работе решается задача отслеживания множества объектов на видеозаписях, полученных с борта беспилотного летательного аппарата. Эта задача в отличие от отслеживания со статичной камеры имеет особенность в виде сложного движения и тряски камеры, что приводит к резким изменениям положения точки съёмки, ракурса и масштаба объектов. В этой работе мы исследуем возможность применения улучшения качества трекинга на основе алгоритма ByteTrack, одного из лучших алгоритмов отслеживания для набора данных MOT Challenge, на наборе данных Visdrone 2019.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries47;6-
dc.subjectмногообъектный трекингru
dc.subjectкомпенсация движенияru
dc.subjectдескрипторru
dc.subjectфильтр Калманаru
dc.subjectYolo v5ru
dc.subjectByteTrackru
dc.subjectVisdrone 2019ru
dc.subjectБЛАru
dc.titleРазработка алгоритма многообъектного трекинга с необучаемыми признаками сопоставления объектовru
dc.title.alternativeDevelopment of a multi-object tracking algorithm with untrained features of object matchingru
dc.typeArticleru
dc.textpartОднако их использование, во- первых, вычислительно затратно на этапе их извлече- ния, из-за чего их не получится быстро вычислять на центральном процессоре, а во-вторых, они имеют раз- мерность до 512-1024, что значительно повысит время этапа ассоциации при вычислении сходства векторов и общее время работы алгоритма. Для решения этих двух проблем предлагается использовать вычисли- тельно простой необучаемый дескриптор объектов, ко- торый строитс...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
2412-6179_2023_47_6_1002-1010.pdf2.53 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.