Портативна система автоматичного відслідковування об’єктів на відеопослідовностях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛисенко, О. М.
dc.contributor.advisorLysenko, Oleksandr M.
dc.contributor.advisorЛысенко, А. Н.
dc.contributor.departmentКафедра конструювання електронно-обчислювальної апаратури
dc.contributor.facultyНДІ електроніки та мікросистемної техніки
dc.contributor.researchgrantorНаціональний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
dc.date.accessioned2019-10-01T14:04:25Z
dc.date.available2019-10-01T14:04:25Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenThe portable system of automatic visual object tracking in a sequence of images of increased reliability and speed has been developed. The system finds the trajectory of a given object in video sequences determining its coordinates on each frame. The improvement of the system performance is achieved by developing and modifying tracking techniques as well as the structural and functional organization of the embedded software and hardware aids of their implementation on the ARM Cortex-A processor core. The composite method TLD and the method based on the discriminative correlation filter DCF have been improved that provided higher tracking speed on achromatic image sequences and allowed their software implementations to operate in a real-time in embedded computing devices. The new tracking method called FCT (Flow Clustering Tracker) has been developed. It is based on the clustering of the results of sparse optical flow estimation and affords the compromise between tracking robustness and accuracy when implementing it in portable solutions. The software implementations of the portable automatic tracking systems based on the PINE64 and Beagleboard-xM evaluation modules, which permit the real-time frame processing (at least 15 frames per second), are developed.uk
dc.description.abstractruРазработана портативная система автоматического визуального отслеживания объектов на последовательности изображений повышенной надежности и быстродействия, которая обеспечивает нахождение траектории заданного объекта на видеопоследовательности и определение его координат на каждом кадре. Повышение эффективности системы достигнуто путем разработки и совершенствования методов отслеживания, а также структурно-функциональной организации встроенных программно-аппаратных средств ее реализации на процессорном ядре ARM Cortex-A. Дальнейшее развитие получили композитный метод отслеживания TLD и метод отслеживания на основе дискриминантного корреляционного фильтра DCF, что обеспечило высокое быстродействие отслеживания, в том числе на ахроматических последовательностях изображений и позволило получить программные реализации данных методов, способные работать в реальном времени на встроенных вычислительных средствах. Создан новый метод отслеживания FCT (Flow Clustering Tracker), основанный на кластеризации результатов вычисления разреженного оптического потока, что позволило достичь компромиссного уровня надежности и точности отслеживания при реализации метода в портативных решениях. Создан комплект программного обеспечения встроенных программно-аппаратных средств реализации портативных системы автоматического отслеживания на оценочных модулях PINE64 и Beagleboard-xM, которые обеспечивают обработку кадров видеопотока в реальном времени (не ниже 15 кадров/с).uk
dc.description.abstractukРозроблено портативну систему автоматичного візуального відслідковування об’єктів на послідовності зображень підвищеної надійності та швидкодії, яка забезпечує знаходження траєкторії руху заданого об’єкта на відеопослідовності та визначення його координат на кожному кадрі. Підвищення ефективності системи досягнуто шляхом розробки і вдосконалення методів відслідковування та структурно-функціональної організації вбудованих програмно-апаратних засобів її реалізації на процесорному ядрі ARM Cortex-A. Подальшого розвитку отримали композитний метод відслідковування TLD та метод відслідковування на основі дискримінантного кореляційного фільтру DCF, що забезпечило високу швидкодію відслідковування, в тому числі на ахроматичних послідовностях зображень та дозволило отримати програмні реалізації даних методів, здатні працювати в реальному часі на вбудованих обчислювальних засобах. Створено новий метод відслідковування FCT (Flow Clustering Tracker), оснований на кластеризації результатів обчислення розрідженого оптичного потоку, що дозволило досягти компромісного рівня надійності та точності відслідковування при реалізації методу в портативних рішеннях. Створено комплект програмного забезпечення вбудованих програмно-апаратних засобів реалізації портативної системи автоматичного відслідковування на оціночних модулях PINE64 та Beagleboard-xM, які забезпечують обробку кадрів відеопотоку в реальному часі (не нижче 15 кадрів/с).uk
dc.format.page5 с.uk
dc.identifier.govdoc0116U003692
dc.identifier.other2921
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29567
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвідслідковуванняuk
dc.subjectсистемаuk
dc.subjectвідеопослідовністьuk
dc.subjectTLDuk
dc.subjectKCFuk
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectARM Cortex-Auk
dc.subjectPINE64uk
dc.subjectBeagleboard-xMuk
dc.titleПортативна система автоматичного відслідковування об’єктів на відеопослідовностяхuk
dc.title.alternativePortable system for automatic object tracking in video sequencesuk
dc.title.alternativeПортативная система автоматического отслеживания объектов на видеопоследовательностяхuk
dc.typeTechnical Reportuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2017_2921.pdf
Розмір:
190.21 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Анотовані описи звітів про НДР (КЕОА)
Анотовані описи завершених науково-дослідних робіт КПІ ім. Ігоря Сікорського