Алгоритм перетворення відеопотоку для прискорення та оптимізації пошуку переміщення об’єкту

У статті запропоновано алгоритм перетворення кадрів безперервного потоку відео для прискорення та оптимізації пошуку переміщення об’єкта в режимі реального часу. Сучасні широко розповсюджені системи відеонагляду виконують задачу пошуку руху у відеопотоці, але вони не завжди стійкі до неякісних вхідн...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2017
Main Authors: Гетьманець, О.І., Гагарін, О.О.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2017
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133661
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Алгоритм перетворення відеопотоку для прискорення та оптимізації пошуку переміщення об’єкту / О.І. Гетьманець, О.О. Гагарін // Штучний інтелект. — 2017. — № 2. — С. 38-44. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:У статті запропоновано алгоритм перетворення кадрів безперервного потоку відео для прискорення та оптимізації пошуку переміщення об’єкта в режимі реального часу. Сучасні широко розповсюджені системи відеонагляду виконують задачу пошуку руху у відеопотоці, але вони не завжди стійкі до неякісних вхідних даних і сповільнюються у разі обробки великих об’ємів даних за короткі проміжки часу. Запропонований у статті алгоритм розбиває процес пошуку переміщення об’єкта на етапи, на кожному з яких виконується перетворення кадрів відеопотоку, що покращує процес пошуку першого зрушення об’єкта та подальшого відслідковування його переміщення. In the article the algorithm of continuous video frame transformation stream for acceleration and optimization of search of object moving in the real-time mode is offered. Video surveillance systems fulfill the task of searching for movements in a video stream, but they are usually not resistant to inferior input data and are slowing down in the case of processing large volumes of data at short intervals. The algorithm that is proposed divides this process to stages, each of which performs the transformation of the video stream frames, which improves the process of finding the first shift of the object and further tracking its movement.
ISSN:1561-5359