Методи визначення параметрів об'єктів на динамічних зображеннях
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
У роботі розглянуто методи визначення параметрів об’єктів на динамічних зображеннях, включаючи алгоритми комп'ютерного зору, машинного навчання та глибоких нейронних мереж. Проведено аналіз методики обробки відеопотоку, детекції та відстеження об'єктів, а також методів оцінки їх параметрів, таких як положення, швидкість та напрямок руху.
Methods for determining the parameters of objects in dynamic images are considered in the papers, including algorithms of computer vision, machine learning and deep neural networks. An analysis of the video stream processing technique, detection and tracking of objects, as well as methods for estimating their parameters, such as position, speed and direction of movement, is carried out.
Methods for determining the parameters of objects in dynamic images are considered in the papers, including algorithms of computer vision, machine learning and deep neural networks. An analysis of the video stream processing technique, detection and tracking of objects, as well as methods for estimating their parameters, such as position, speed and direction of movement, is carried out.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Хитрич С. С. Методи визначення параметрів об'єктів на динамічних зображеннях // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI:
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24213
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Tarawneh, Ahmad S. (2021). " Deep Learning Applications in Computer Vision: Experimental and Comparative Study" ResearchGate. [https://www.researchgate.net/publication/352952827_Deep_Learning_Applications_in_Computer_Vision_Experimental_and_Compa rative_Study]
- Vergallo, P., Karetta, B., Consolo, G., & Gomonay, O. (2023). "YOLOv8: A New Frontier in Real-Time Object Detection." arXiv. [https://arxiv.org/abs/2301.12539]