ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ

2024

Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології, Iss 2 (12), Pp 86-91 (2024)

Сьогодні міждисциплінарні дослідження в галузі комп’ютерних наук та інженерії стають все більш актуальними через зростаючу потребу обробляти дані в реальному часі для виявлення та відстеження об’єктів. Зокрема, ідентифікація параметрів динамічних об’єктів є критично важливою у таких сферах, як автономні транспортні системи, робототехніка, системи спостереження і моніторингу. Ефективне автоматичне отримання та обробка інформації з відеоджерел є перспективною галуззю для науковців і практиків, що працюють у суміжних областях. Метою цього дослідження є вдосконалення процесів виявлення та відстеження динамічних об’єктів шляхом розробки та впровадження інформаційної технології, заснованої на використанні сучасних методів машинного навчання, таких як DETR (Detection Transformer), оптичний потік та GeoNet. Методи дослідження включають розробку програмного забезпечення на основі мови програмування Python із застосуванням сучасних бібліотек та фреймворків для обробки зображень і відео. Для виявлення об'єктів було використано метод DETR, що дозволяє з високою точністю визначати положення об’єктів у кадрі. Оптичний потік застосовувався для визначення напряму та швидкості їх переміщення, а GeoNet — для аналізу глибини сцени та геометричних параметрів. Запропонована технологія була протестована на різних відеозаписах, які відображають складні сценарії з динамічними умовами, включаючи зміну освітлення, перекриття об’єктів та швидкі зміни руху. Результати дослідження показали високу точність і надійність запропонованого підходу для ідентифікації параметрів динамічних об’єктів у різних умовах. Поєднання методів дозволило суттєво підвищити точність і стійкість системи виявлення та відстеження, особливо в умовах зміни середовища або низької якості відеозаписів. Висновки дослідження вказують на ефективність використання запропонованої інформаційної технології для практичного застосування у сфері автономних систем, робототехніки та відеоспостереження.

article

English
Russian
Ukrainian

National Technical University Kharkiv Polytechnic Institute, 2024.

дистанційна ідентифікація динамічних об’єктів, ідентифікація швидкості, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, виявлення об’єктів, оптичний потік, Technology