ДОСЛІДНИЦЬКИЙ ПІДХІД ДО ВИЯВЛЕННЯ ТА СУПРОВОДЖЕННЯ РУХОМИХ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОСЛІДОВНОСТЯХ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.62405/osiconf.2026.02

Ключові слова:

машинне навчання; відеопослідовність; виявлення об’єктів; супроводження об’єктів; траєкторія; комп’ютерний зір.

Анотація

Метою роботи є дослідження впливу параметрів виявлення рухомих об’єктів на точність і стабільність їх подальшого супроводження у відеопослідовностях. Запропоновано експериментальний підхід, що передбачає послідовне виконання машинного виявлення об’єктів, міжкадрової асоціації та формування їх траєкторій із варіюванням порога достовірності детекції. Оцінювання здійснено за показниками точності та повноти виявлення, середньої точності детекції, якості й стабільності супроводження, кількості змін ідентифікаторів та швидкості обробки відео. Встановлено, що надмірне зниження порога достовірності збільшує кількість хибних детекцій і помилкових асоціацій, тоді як його надмірне підвищення призводить до втрати короткочасно перекритих та малоконтрастних об’єктів. Найкраща стабільність траєкторій досягається за проміжних значень параметра. Результати підтверджують доцільність спільного налаштування параметрів детекції та супроводження з урахуванням компромісу між точністю, стабільністю ідентифікації та обчислювальною ефективністю.

Посилання

Gragnaniello, D., Greco, A., Saggese, A., Vento, M., & Vicinanza, A. (2023). Benchmarking 2D multi-object detection and tracking algorithms in autonomous vehicle driving scenarios. Sensors, 23(8), 4024. https://doi.org/10.3390/s23084024

Medaglini, A., Peccerillo, B., & Bartolini, S. (2025). High-performance multi-object tracking for autonomous driving in urban scenarios with heterogeneous embedded boards. IEEE Access, 13, 8649–8663. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3484129

Stadler, D., & Beyerer, J. (2023). An improved association pipeline for multi-person tracking. In 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) (pp. 3170–3179). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPRW59228.2023.00319

Stanojevic, V. D. & Todorovic, B. T. (2024). BoostTrack: Boosting the similarity measure and detection confidence for improved multiple object tracking. Machine Vision and Applications, 35, Article 53. https://doi.org/10.1007/s00138-024-01531-5

Завантаження

Опубліковано

2026-10-14