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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблеми керування та інформатики
Datum:2025
Hauptverfasser: Чикрій, Ан.О., Чикрій, О.А., Барановська, Л.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211398
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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