Використання сенсорних пристроїв у поєднанні з алгоритмами комп'ютерного зору для покращення систем відслідковування руху
DOI: 10.31673/2786-8362.2024.010202
Анотація
У статті досліджено інтеграцію сенсорних пристроїв з алгоритмами комп’ютерного зору для покращення систем відслідковування руху. Показано доцільності застосувань різних типів алгоритмів комп’ютерного зору кожен з яких відіграє особливу роль в покращені роботи систем відслідковування руху. Це дозволяє створювати системи відслідковування руху, які забезпечують високу точність, швидкість та надійність. Більше того, такі системи можуть працювати в різних умовах освітлення та з різними типами об'єктів. Алгоритми комп'ютерного зору можуть виявляти рух на відео-зображеннях незалежно від умов освітлення, а датчики руху можуть допомагати у виявленні та відстеженні об'єктів навіть при обмежених візуальних умовах. Виконано порівняльний аналіз сенсорних пристроїв та алгоритмів комп’ютерного зору, їх тип роботи та доцільність застосування. Також було розроблено власний алгоритм відслідковування обличчя написаний на мові програмування Python з використання сенсорного пристрою відеокамери.
Ключові слова: датчик руху, сенсорні пристрої, алгоритми комп'ютерного зору, Python, відслідковування обличчя.
Список використаної літератури:
1. Human Activity and Motion Pattern Recognition within Indoor Environment Using Convolutional Neural Networks Clustering and Naive Bayes Classification Algorithms. MDPI. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/3/1016
2. What Are Naïve Bayes Classifiers? | IBM. IBM in Deutschland, Österreich und der Schweiz. URL: https://www.ibm.com/topics/naive-bayes
3. Craig L., Awati R. What is a convolutional neural network (CNN)?. Enterprise AI. URL: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network
4. Motion-Based Object Location on a Smart Image Sensor Using On-Pixel Memory. PubMed Central (PMC). URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9460117/
5. Computer Vision and Agricultural Robotics for Disease Control. ResearchGate URL: https://www.researchgate.net/publication/379067228_Computer_Vision_and_Agricultural_Robotics_for_Disease_Control
6. KALMAN FILTER FROM THE GROUND UP, Alex Becker, 50 (2023)
7. Computer Vision and Image Analysis for Industry 4.0, Taylor & Francis, 197 (2023)
8. 4 Popular Face Detection Methods. Plugger - Automate your design work with AI and increase your growth! URL: https://www.plugger.ai/blog/4-popular-face-detection-methods
9. Top 10 Video Object Tracking Algorithms in 2024. The Complete Data Development Platform for AI | Encord. URL: https://encord.com/blog/video-object-tracking-algorithms/
10. T. Mahalingam and M. Subramoniam, “Optimal object detection and tracking in occluded video using Dnn and gravitational search algorithm,” Soft Computing, vol. 24, no. 24, pp. 18301–18320, 2020.
11. Computer Vision in Vehicle Technology: Land, Sea & Air. DOI. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781118868065?SeriesKey=10.1002/9780470714249
12. Computer Vision for Structural Dynamics and Health Monitoring. DOI. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119566557?SeriesKey=10.1002/9780470714249
13. CLOUD-BASED TEMPERATURE MONITORING MECHANISM FOR COVID-19 PANDEMIC TRACKING | Jurnal Teknologi. UTM Press Journal Management powered by OJS. URL: https://journals.utm.my/jurnalteknologi/article/view/17116
14. Face recognition algorithm based on open CV. IEEE Xplore. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9639288
