Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341185| Заглавие документа: | Обнаружение и предсказание траектории движения объектов |
| Другое заглавие: | Detection and trajectory prediction of objects / A. G. Karkotskiy |
| Авторы: | Каркоцкий, А. Г. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 360-366. |
| Аннотация: | В работе рассматривается комбинация нескольких методов компьютерного зрения и машинного обучения для обнаружения, отслеживания и предсказания траектории движения объектов в видеопотоке. Для этого используются сверточная нейронная сеть YOLOv8 для обнаружения объектов, рекуррентная нейронная сеть LSTM для прогнозирования траектории на основе последовательности координат и CLAHE с Gamma-коррекцией для улучшения качества изображения перед передачей в YOLOv8 |
| Аннотация (на другом языке): | The study explores a combination of several computer vision and machine learning methods for detecting, tracking, and predicting object trajectories in a video stream. For this purpose, the YOLOv8 convolutional neural network is used for object detection, an LSTM recurrent neural network is employed for trajectory prediction based on a sequence of coordinates and CLAHE with Gamma correction is applied to enhance image quality before processing by YOLOv8 |
| Доп. сведения: | Раздел IV. Геоинформатика и дистанционное зондирование земли |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341185 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 360-366.pdf | 792,79 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.