@article{Маленчик_Мирончук_Неуймін_2022, title={АНАЛІЗ АЛГОРИТМІВ ВИЯВЛЕННЯ ТА СУПРОВОДЖЕННЯ ТОЧКОВИХ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОТОЦІ}, url={https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2823}, DOI={10.31649/1997-9266-2022-165-6-48-56}, abstractNote={<p>Комп’ютерний зір є актуальною технологією, оскільки він дозволяє машині, враховуючи дані з датчиків, самостійно ухвалювати рішення як реагувати на зовнішні чинники. Однією з можливих задач, які має розв’язувати комп’ютерний зір, є автоматичне виявлення та супроводження точкових об’єктів. Для цього на практиці часто використовується система відеоспостереження, що дозволяє отримати відеопотік місця огляду. Методи цифрової обробки зображення дозволяють надійно та своєчасно виявляти та супроводжувати різні об’єкти. Позаяк точковий об’єкт маневрений, то алгоритм виявлення повинен бути швидким і надійним, щоб уникнути хибних виявлень, що призводить до ускладнення таких алгоритмів. В роботі подано огляд відомих методів виявлення об’єктів та їхнього супроводження. Наведено переваги і недоліки методів, заснованих на принципі «виявлення до супроводження» та «супроводження до виявлення». Методи, які ґрунтуються на принципі «виявлення до супроводження», виявляють об’єкт у кожному кадрі, тому не потребують додаткового накопичення інформації про параметри шуканого об’єкта, після чого отримані результати передаються на оброблення за алгоритмом супроводження. Методи, що базуються на принципі «супроводження до виявлення», спочатку накопичують певну кількість кадрів для визначення траєкторії об’єкта, після чого за результатами обробки декількох кадрів ухвалюється рішення про виявлення об’єкта. Це призводить до затримки в отриманні результатів.</p> <p>Розглянуто методи супроводження об’єктів. Такі методи базуються на обробленні координатної інформації про рух об’єктів. Однією з ключових задач для супроводження є фільтрація параметрів руху об’єкта. Для оцінювання стану і управління динамічною системою з випадковою структурою доцільно застосувати апарат змішаних марківських процесів в дискретному часі. Розглянуто такі алгоритми траєкторної фільтрації: автономний багатомодельний алгоритм, узагальнений псевдобаєсівський алгоритм першого порядку, узагальнений псевдобаєсівський алгоритм другого порядку, багатомодельний алгоритм з міжмодельною взаємодією.</p>}, number={6}, journal={Вісник Вінницького політехнічного інституту}, author={Маленчик, Т. В. and Мирончук, О. Ю. and Неуймін, О. С.}, year={2022}, month={Груд.}, pages={48–56} }