Адаптивный метод детектирования и отслеживания динамических объектов S-Y-BILSTM

Abstract

Отслеживание динамических объектов является одной из самых сложных задач компьютерного зрения, а применительно к беспилотным летательным аппаратам (БПЛА) обусловлено рядом причин. В частности, это большое расстояние до объектов слежения и разнообразие их размеров, неравномерность интенсивности, деградация изображения. В данной работе мы предлагаем адаптивный метод детектирования и слежения за динамическими объектами S-Y-BILSTM, базирующий на использовании сети YOLOv4eff для формирования карты признаков дифференцирующего изображения, сети SSD в качестве метода обнаружения объектов, и оптимизированной двунаправленной сети на основе LSTM в качестве техники слежения. Оценка эффективности предложенного метода была проведена на самостоятельно оптимизированном наборе данных видеоряда, снятого БПЛА с высоты 15–45 метров. Доказана эффективность и надежность предложенного метода