Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/311273
Заглавие документа: | People Detecting and Tracking in Video by CNN YOLO and StrongSORT Combined Algorithm |
Авторы: | Hongxu Quan Bohush, Rykhard Guangdi Ma Yang Weichen Ablameyko, S. |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика |
Дата публикации: | 2023 |
Издатель: | Minsk : Education and Upbringing |
Библиографическое описание источника: | Nonlinear Phenomena in Complex Systems. - 2023. - Vol. 26. - № 1. - P. 83-97 |
Аннотация: | Multi-object tracking (MOT) is a key research area in video-surveillance systems. The most common method for MOT is tracking-by-detection. Efficiency of tracking is influenced by the detector and tracker used in the approach. In this paper, we use the current well-performing StrongSORT tracker and investigate CNN YOLO family to choose better detector. To improve the efficiency of person tracking, a choice of YOLO modifications is done in the paper. Training experiments using the MOT17 and MOT20 as an evaluation benchmark are presented. We defined that using YOLOv6l as a detector, the tracker performance is better compared to other YOLO family models. The tracking algorithm joining StrongSORT and YOLOv6l is presented. The experimental results show that the good results of tracking with the YOLO series model integrated in StrongSORT depend not only on the performance of the detector, but also on the video environment. |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/311273 |
ISSN: | 1561-4085 |
DOI документа: | 10.33581/1561-4085-2023-26-1-83-97 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Располагается в коллекциях: | 2023. Volume 26. Number 1 |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
v26no1p83.pdf | 1,23 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.