Search academic texts

Information × Registration Number 2125U001717, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75031 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 120 с., 31 рис., 9 табл., 2 дод., 21 джерело. Об’єкт дослідження - класичні методи трекінгу об'єктів для відеопослідовностей. У сучасній сфері комп'ютерного зору важливим завданням є надійне та точне відстеження рухомих об'єктів у відео. Це має значне значення в таких галузях, як відеоспостереження, робототехніка та автономні системи, де необхідно своєчасно і коректно визначати положення об'єктів у послідовних кадрах. Класичні методи трекінгу, такі як KCF, MOSSE, CSRT, MIL і MedianFlow, базуються на різних підходах до визначення положення об'єкта на послідовних кадрах відео. Вибір оптимального методу залежить від специфіки завдання, характеристик відеоданих та вимог до точності й швидкості обробки. Мета цієї роботи полягає у проведенні порівняльного аналізу класичних алгоритмів трекінгу та розробці рекомендацій щодо вибору найбільш ефективного методу для конкретних ситуацій. Такі рекомендації дозволять користувачам легко орієнтуватися в перевагах та недоліках існуючих підходів до трекінгу об'єктів без необхідності глибоких знань у галузі комп'ютерного зору. Запропонований аналіз базується на порівнянні за метриками якості (FPS, IoU, нормалізована дистанція). Реалізація порівняльного дослідження здійснюється за допомогою Python із використанням бібліотек OpenCV, що забезпечує високу продуктивність і гнучкість вибору й тестування різних методів трекінгу. popup.nrat_date 2025-08-25 Close