Усовершенствованный алгоритм сопровождения объекта одного из наперед заданных типов
https://doi.org/10.29235/1561-8323-2026-70-2-102-107
Аннотация
Разработан новый нейросетевой алгоритм отслеживания объекта, наблюдаемого на кадрах видеопотока. Алгоритм позволяет автоматически обнаруживать объект одного из наперед заданных типов, надежно сопровождать его в дальнейшем, быстро повторно обнаруживать объект в случае срыва сопровождения, детектировать другой объект нужного типа при исчезновении сопровождаемого объекта. Обнаружение объекта интереса на кадрах видео осуществляется с помощью нейронной сети-детектора, а сопровождение – разработанным алгоритмом, использующим нейронную сеть-трансформер.
Ключевые слова
Об авторах
В. А. ИванюковичБеларусь
Залесский Борис Андреевич – д-р физ.-мат. наук, заведующий лабораторией
ул. Сурганова, 6, 220012, Минск
Б. А. Залесский
Беларусь
Иванюкович Владимир Александрович – мл. науч. сотрудник
ул. Сурганова, 6, 220012, Минск
Список литературы
1. Object Tracking. – 2024. – URL: https://paperswithcode.com/task/object-tracking (date of access: 05.01.2024).
2. Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025. CVPR 2025. June 11th–15th, 2025. – URL: https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2025 (date of access: 03.02.2026).
3. Meibodi, F. A. A Deep Dive into Generic Object Tracking: A Survey / F. A. Meibodi, Sh. Alijani, H. Najjaran // arXiv preprint. – 2025, Jul. 31. – URL: https://arxiv.org/abs/2507.23251; https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.23251
4. Залесский, Б. А. Алгоритм сопровождения объекта, наблюдаемого видеокамерой / Б. А. Залесский, В. А. Иванюкович // Доклады Национальной академии наук Беларуси. – 2024. – Т. 68, № 2. – С. 105–111. https://doi.org/10.29235/1561-8323-2024-68-2-105-111
5. ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box / Yi Zhang, P. Sun, Yi Jiang [et al.] // Computer Vision – ECCV 2022. ECCV 2022 / eds S. Avidan, G. Brostow, M. Cissé [et al.]. – Springer, Cham., 2022. – P. 1–21. – (Lecture Notes in Computer Science; vol. 13682). https://doi.org/10.1007/978-3-031-20047-2_1
Рецензия
JATS XML





































