RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 6, страницы 1002–1010 (Mi co1204)

Эта публикация цитируется 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

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1275



© МИАН, 2024