<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Методи розпізнавання рухомих об'єктів

dc.contributor.authorФурман, М. А.uk
dc.contributor.authorКрупельницький, Л. В.uk
dc.date.accessioned2024-03-08T10:29:11Z
dc.date.available2024-03-08T10:29:11Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДана стаття присвячена методам розпізнавання та відстеження рухомих об'єктів в реальному часі. Описані підходи, які дозволяють відстежувати та розпізнавати об'єкти на відео, включаючи функціональні можливості, які базуються на кольорових ознаках, формі та швидкості.uk
dc.description.abstractThis article is devoted to methods of recognition and tracking of moving objects in real time. Approaches to track and recognize objects in video are described, including capabilities based on color features, shape, and speed.en
dc.identifier.citationФурман М. А. Методи розпізнавання рухомих об'єктів [Електронний ресурс] / М. А. Фурман, Л. В. Крупельницький // Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/17523.uk
dc.identifier.udc004.9
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/39322
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.uk
dc.relation.referencesWu, B., & Nevatia, R. (2007). Detection and tracking of multiple, partially occluded humans by Bayesian combination of edgelet based part detectors. International Journal of Computer Vision, 75(2), 247-266. doi: 10.1007/s11263-006-0002-5en
dc.relation.referencesRedmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 779-788). doi: 10.1109/CVPR.2016.91en
dc.relation.referencesZhan, L., Fang, Y., & Cao, Z. (2018). Moving object detection using deep convolutional neural networks. Journal of Visual Communication and Image Representation, 51, 160-170. doi: 10.1016/j.jvcir.2017.11.003en
dc.relation.referencesChoi, J. H., Lee, J. H., & Lee, S. W. (2010). Real-time moving object detection and tracking for intelligent surveillance systems. Journal of Real-Time Image Processing, 5(4), 245-257. doi: 10.1007/s11554-009-0147-yen
dc.relation.referencesKhan, N., & Rehman, A. (2018). A review on moving object detection and tracking in video surveillance. Multimedia Tools and Applications, 77(22), 29835-29857. doi: 10.1007/s11042-018-69799en
dc.relation.referencesZhang, Y., Liu, S., & Wang, Q. (2020). A real-time pedestrian detection algorithm based on improved YOLOv3. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(5), 5435-5447. doi: 10.3233/JIFS191107en
dc.relation.referencesLeibe, B., Schindler, K., & Cornelis, N. (2008). Coupled object detection and tracking from static cameras and moving vehicles. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30(10), 1683-1698. doi: 10.1109/TPAMI.2007.70844en
dc.relation.referencesZhang, Y., Jiao, J., & Jiao, L. (2019). Object tracking based on modified KCF algorithm. Multimedia Tools and Applications, 78(5), 5459-5473. doi: 10.1007/s11042-018-6979-9en
dc.relation.referencesRen, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 9199). doi: 10.1109/TPAMI.2015.2437388en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/17523
dc.subjectрозпізнавання рухомих об'єктівuk
dc.subjectвідстеження рухомих об'єктівuk
dc.subjectвикористання траєкторійuk
dc.subjectфоновий шумuk
dc.subjectшвидкість рухуuk
dc.subjectrecognition of moving objectsen
dc.subjecttracking of moving objectsen
dc.subjecttracking of trajectoriesen
dc.subjectbackground noiseen
dc.subjectspeed of movementen
dc.titleМетоди розпізнавання рухомих об'єктівuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
17523.pdf
Розмір:
343,42 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: