Метод ідентифікації рухомих об’єктів на основі аналізу комбінованих відеопотоків

У даному дослідженні розроблено метод ідентифікації об’єктів на основі аналізу комбінованих відеопотоків. Ключовий елемент цього методу — алгоритм злиття, результатом якого є множина ідентифікованих об’єктів. Доведено, що час виконання алгоритму лінійно залежить від розміру вхідних даних. Обґрунтова...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблеми керування та інформатики
Дата:2025
Автори: Чикрій, Ан.О., Чикрій, О.А., Барановська, Л.В.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211398
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод ідентифікації рухомих об’єктів на основі аналізу комбінованих відеопотоків / Ан.О. Чикрій, О.А. Чикрій, Л.В. Барановська // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 3. — С. 20-32. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:У даному дослідженні розроблено метод ідентифікації об’єктів на основі аналізу комбінованих відеопотоків. Ключовий елемент цього методу — алгоритм злиття, результатом якого є множина ідентифікованих об’єктів. Доведено, що час виконання алгоритму лінійно залежить від розміру вхідних даних. Обґрунтовано ефективність розробленого методу внаслідок переваг використання багатьох камер: покращення точності визначення класу та координат об’єкта, моніторинг ідентифікованих об’єктів, коли однієї камери недостатньо. In this study, a method for object identification based on the analysis of combined video streams is developed. The key element of the method is the fusion algorithm, the result of which is a set of identified objects. It is proven that the execution time of the algorithm linearly depends on the size of the input data. The presented method can be integrated into video surveillance information systems with many cameras for the classification and tracking of vehicles or other moving objects.
ISSN:0572-2691