|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Разработка алгоритма многообъектного трекинга с необучаемыми признаками сопоставления объектов
В. А. Горбачев, В. Ф. Калугин Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем
Аннотация:
Проблема 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.
Ключевые слова:
многообъектный трекинг, компенсация движения, дескриптор, фильтр Калмана, Yolo v5, ByteTrack, Visdrone 2019, БЛА
Поступила в редакцию: 11.01.2023 Принята в печать: 18.06.2023
Образец цитирования:
В. А. Горбачев, В. Ф. Калугин, “Разработка алгоритма многообъектного трекинга с необучаемыми признаками сопоставления объектов”, Компьютерная оптика, 47:6 (2023), 1002–1010
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co1204 https://www.mathnet.ru/rus/co/v47/i6/p1002
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 22 | PDF полного текста: | 22 |
|