ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ
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 автон...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Technical University Kharkiv Polytechnic Institute
2024-12-01
|
| Series: | Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://samit.khpi.edu.ua/article/view/320185 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1841554354700550144 |
|---|---|
| author | Oleksii Kondratov Olena Nikulina |
| author_facet | Oleksii Kondratov Olena Nikulina |
| author_sort | Oleksii Kondratov |
| collection | DOAJ |
| description | 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. |
| format | Article |
| id | doaj-art-bbfdb85c20c44aae96f89d741ffc5e41 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2079-0023 2410-2857 |
| language | English |
| publishDate | 2024-12-01 |
| publisher | National Technical University Kharkiv Polytechnic Institute |
| record_format | Article |
| series | Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології |
| spelling | doaj-art-bbfdb85c20c44aae96f89d741ffc5e412025-01-08T14:40:15ZengNational Technical University Kharkiv Polytechnic InstituteВісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології2079-00232410-28572024-12-012 (12)869110.20998/2079-0023.2024.02.13358846ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВOleksii Kondratov0https://orcid.org/0000-0001-6367-9944Olena Nikulina1https://orcid.org/0000-0003-2938-4215Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»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.http://samit.khpi.edu.ua/article/view/320185дистанційна ідентифікація динамічних об’єктівідентифікація швидкостіглибоке навчаннязгорткові нейронні мережівиявлення об’єктівоптичний потік |
| spellingShingle | Oleksii Kondratov Olena Nikulina ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології дистанційна ідентифікація динамічних об’єктів ідентифікація швидкості глибоке навчання згорткові нейронні мережі виявлення об’єктів оптичний потік |
| title | ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ |
| title_full | ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ |
| title_fullStr | ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ |
| title_full_unstemmed | ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ |
| title_short | ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА GEONET ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ |
| title_sort | програмна реалізація із використанням трансформера з оптичним потоком та geonet для ідентифікації параметрів динамічних об єктів |
| topic | дистанційна ідентифікація динамічних об’єктів ідентифікація швидкості глибоке навчання згорткові нейронні мережі виявлення об’єктів оптичний потік |
| url | http://samit.khpi.edu.ua/article/view/320185 |
| work_keys_str_mv | AT oleksiikondratov programnarealízacíâízvikoristannâmtransformerazoptičnimpotokomtageonetdlâídentifíkacííparametrívdinamíčnihobêktív AT olenanikulina programnarealízacíâízvikoristannâmtransformerazoptičnimpotokomtageonetdlâídentifíkacííparametrívdinamíčnihobêktív |