ДВОЕТАПНИЙ ДИНАМІЧНИЙ ТРЕКЕР ВІДСТЕЖУВАННЯ РУХОМИХ ОБ`ЄКТІВ
DOI:
https://doi.org/10.30888/2663-5712.2025-32-01-006Ключові слова:
оклюзія, згорткова нейронна мережа, трекер, модель, розпізнавання образів, класифікаціяАнотація
Відстеження об'єктів на відео є складним завданням комп'ютерного зору - CV (computer vision). Разом з тим, існує ряд проблем, які ускладнюють точне та надійне відстеження об'єктів у відео потоках, а саме: оклюзія (перекриття об’єктів, зміни зовнішнього вMetrics
Посилання
Majhi R. K., Waoo A. A. ADVANCES IN COMPUTER VISION: NEW HORIZONS AND ONGOING CHALLENGES. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts. 2024. Т. 5, № 5. URL: https://doi.org/10.29121/shodhkosh.v5.i5.
1893.
Understanding of Convolutional Neural Network (CNN): A Review / P. Purwono et al. International Journal of Robotics and Control Systems. 2023. Vol. 2, no. 4. P. 739–748. URL: https://doi.org/10.31763/ijrcs.v2i4.888
Du L., Zhang R., Wang X. Overview of two-stage object detection algorithms. Journal of physics: conference series. 2020. Vol. 1544. P. 012033. URL: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1544/1/012033
You only look once: unified, real-time object detection / J. Redmon et al. 2016 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, 27–30 June 2016. 2016. URL: https://doi.org/10.1109/cvpr.2016
A Review of Multi‐Object Tracking in Recent Times / S. Li et al. IET Computer Vision. 2025. Vol. 19, no. 1. URL: https://doi.org/10.1049/cvi2.70010.
Taylor L. E., Mirdanies M., Saputra R. P. Optimized object tracking technique using Kalman filter. Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology. 2016. Vol. 7, no. 1. P. 57. URL: https://doi.org/10.14203/j.mev.2016.
v7.57-66.
Sort and Deep-SORT Based Multi-Object Tracking for Mobile Robotics: Evaluation with New Data Association Metrics / R. Pereira et al. Applied Sciences. 2022. Vol. 12, no. 3. P. 1319. URL: https://doi.org/10.3390/app12031319.
Велч Г., Бішоп Г. Вступ до фільтра Калмана [Електронний ресурс] / Г. Велч, Г. Бішоп.– Університет Північної Кароліни в Чапел-Гілл, Факультет комп’ютерних наук, 2006. – 16 с. – Режим доступу: https://www.cs.unc.edu/
~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
Bernardin K., Stiefelhagen R. Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics. EURASIP Journal on Image and Video Processing. 2008. Vol. 2008. P. 1–10. URL: https://doi.org/10.1155/2008/246309 .
Multiple object tracking: A literature review / W. Luo et al. Artificial Intelligence. 2020. P. 103448. URL: https://doi.org/10.1016/j.artint.2020.
Zhang, Yifu & Sun, Peize & Jiang, Yi & Yu, Dongdong & Yuan, Zehuan & Luo, Ping & Liu, Wenyu & Wang, Xinggang. (2021). ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.
06864.
VisDrone-DET2020: The Vision Meets Drone Object Detection in Image Challenge Results / D. Du et al. SpringerLink. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-66823-5_42.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
