Порівняльний аналіз класичних методів трекінгу об’єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавченко, Ілля Олександрович
dc.contributor.authorАндріанов, Ілля Романович
dc.date.accessioned2025-07-17T13:27:10Z
dc.date.available2025-07-17T13:27:10Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 120 с., 31 рис., 9 табл., 2 дод., 21 джерело. Об’єкт дослідження - класичні методи трекінгу об'єктів для відеопослідовностей. У сучасній сфері комп'ютерного зору важливим завданням є надійне та точне відстеження рухомих об'єктів у відео. Це має значне значення в таких галузях, як відеоспостереження, робототехніка та автономні системи, де необхідно своєчасно і коректно визначати положення об'єктів у послідовних кадрах. Класичні методи трекінгу, такі як KCF, MOSSE, CSRT, MIL і MedianFlow, базуються на різних підходах до визначення положення об'єкта на послідовних кадрах відео. Вибір оптимального методу залежить від специфіки завдання, характеристик відеоданих та вимог до точності й швидкості обробки. Мета цієї роботи полягає у проведенні порівняльного аналізу класичних алгоритмів трекінгу та розробці рекомендацій щодо вибору найбільш ефективного методу для конкретних ситуацій. Такі рекомендації дозволять користувачам легко орієнтуватися в перевагах та недоліках існуючих підходів до трекінгу об'єктів без необхідності глибоких знань у галузі комп'ютерного зору. Запропонований аналіз базується на порівнянні за метриками якості (FPS, IoU, нормалізована дистанція). Реалізація порівняльного дослідження здійснюється за допомогою Python із використанням бібліотек OpenCV, що забезпечує високу продуктивність і гнучкість вибору й тестування різних методів трекінгу.
dc.description.abstractotherBachelor‘s Thesis: 120 p., 31 fig., 9 tab., 2 app., 21 references. The research object is classical methods for object tracking in video sequences. In modern computer vision, reliable and precise tracking of moving objects in videos is a crucial task. This is particularly significant in areas such as video surveillance, robotics, and autonomous systems, where timely and accurate identification of objects in sequential frames is essential. Classical tracking methods such as KCF, MOSSE, CSRT, MIL, and MedianFlow are based on various approaches to determining an object's position across consecutive video frames. Selecting the optimal method depends on task specifics, characteristics of the video data, and requirements for accuracy and processing speed. The goal of this study is to perform a comparative analysis of classical tracking algorithms and develop recommendations for selecting the most effective method for specific scenarios. These recommendations will enable users to navigate the advantages and disadvantages of existing tracking methods easily, without needing deep knowledge in computer vision. The proposed analysis is based on comparisons using quality metrics (FPS, IoU, normalized distance). The comparative study is implemented in Python using OpenCV libraries, ensuring high performance and flexibility in selecting and testing various.
dc.format.extent120 с.
dc.identifier.citationАндріанов, І. Р. Порівняльний аналіз класичних методів трекінгу об’єктів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Андріанов Ілля Романович. - Київ, 2025. - 120 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75031
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвідстеження об’єктів
dc.subjectкласичні методи трекінгу
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectmachine learning
dc.subjectobject tracking
dc.subjectclassical tracking methods
dc.titleПорівняльний аналіз класичних методів трекінгу об’єктів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Andrianov_bakalavr.pdf
Розмір:
3.07 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи