Алгоритм мультиобъектного трекинга
трекинг видеоаналитика
Развитие комплексного программного обеспечения (ПО) для животноводства и птицеводства потребовало разработки алгоритмов трекинга движений для слежения за множеством объектов одновременно.
В частности, разнообразные объекты могут составлять различную консистенцию детектируемых (алгоритмами программы) деталей изображения объекта, что существенно влияет на качество слежения.
Еще одним фактором качества алгоритмов слежения является селективность к выбранному объекту – способность алгоритмов “удерживать” объект в своем “поле зрения“ в течение достаточно длительного времени относительно времени присутствия объекта в кадре. 
В целях гибкости и производительности, алгоритм слежения создан так, что он “не знает ничего” об объекте слежения. Начальным этапом трекинга является распознавание образа объекта и выделения его в ограниченной области изображения (апертуре). Дальнейшим действием алгоритма является детекция значимых деталей в апертуре и выделения тех, что принадлежат объекту. Далее, значимые детали распознаются в той же апертуре (или предсказанной апертуре), но уже в следующем кадре. Из перемещения деталей объекта (учитывая его изначальную целостность) вычисляется скорость и ускорения центра объекта, а также среднеквадратичное отклонение СКО его внутренних движений.
Поскольку при движении объект постоянно изменяется в кадре, неизбежно происходят потери отслеживаемых деталей, что постепенно приводит к потере объекта из поля зрения апертуры. В частности, при плохом качестве изображения, детали могут вообще не детектироваться “внутри” объекта, а только на его краях. Для того, чтобы удерживать объект в апертуре как можно дольше, необходимо создать вычисление статистики в виде отдельного блока для локального самообучения (на коротких промежутках времени) в целях возможного предсказания появления исчезнувших деталей. 
Таким образом, структура алгоритма трекинга получила определенные модификации для улучшения качества работы. Тем не менее, как и для всякого другого алгоритма, на результат могут оказывать влияние шумы, недостатки экспозиции, контраста, сжатие, смаз движения и т. д.
Трекинг/наблюдение за траекториями движения большого числа объектов одновременно - возможно применение при разработке систем интеллектуальной видеоаналитики для животноводства, птицеводства, зоопарков.
Игорь
Ванюшин
Валерьевич
Научный руководитель
Кандидат физико-математических наук
Отсутствует
0
0
РОССИЯ
Наталия
Гирфанова
Генеральный директор
ЭСТОНИЯ
20.19.29
Обработка изобразительных и аудиовизуальных документов
01.02.EX
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
Игорь
Ванюшин
Валерьевич
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "БИОБИТ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "БИОБИТ"
1217700260315
НАТАЛИЯ
ГИРФАНОВА
Организация
Хозяйственные общества и товарищества с участием иностранных юридических и (или) физических лиц, а также лиц без гражданства
Общества с ограниченной ответственностью