Исследование методов детектирования и трекинга объектов в видеопотоке

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе магистра проводится анализ применимости различных методов для решения задачи детектирования и трекинга объектов в видеопотоке. Целью работы является автоматизация детектирования объектов в видеопотоке с использованием глубоких нейронных сетей и последующего их трекинга. В рамках выпускной работы был проведен анализ предметной области существующих архитектур нейронных сетей, способных выполнять задачу детектирования объектов, алгоритмов трекинга объектов. Были проведены исследования применения глубоких нейронных сетей для задачи детектирования, обоснован выбор архитектуры нейронной сети, проанализированы алгоритмы, входящие в состав процесса детектирования и трекинга объектов. Разработанная автоматизированная система выполняет функции детектирования различных объектов в видеопотоке и осуществляет их последующий трекинг. Спроектирована информационно-логическая модель системы в нотации UML. Система, реализованная на языке Python с помощью среды разработки JetBrains PyCh