Штучний інтелект

Анотація: У статті запропоновано алгоритм перетворення кадрів безперервного потоку відео для прискорення та оптимізації пошуку переміщення об’єкта в режимі реального часу. Сучасні широко розповсюджені системи відеонагляду виконують задачу пошуку руху у відеопотоці, але вони не завжди стійкі до неякісних вхідних даних і сповільнюються у разі обробки великих об’ємів даних за короткі проміжки часу. Запропонований у статті алгоритм розбиває процес пошуку переміщення об’єкта на етапи, на кожному з яких виконується перетворення кадрів відеопотоку, що покращує процес пошуку першого зрушення об’єкта та подальшого відслідковування його переміщення.

Ключові слова: відеопотік, колірна модель, сегментація, монохромне зображення, бінарізація.

Посилання:

1. Мінг Х. Альбедо-контрастна сегментація рук у системі проектор-камера в режимі реального часу/ Х. Мінг, С. Джун, В. Вей. // Міжнародна конференція з робототехніки та біоміметики. – 2014.
2. Деякі підходи до організації змістовного пошуку зображень та відеоінформації / Н.С. Байгарова,Ю.А. Бухштаб, Н.Н. ЄвтеЄва, Д.А. Корягін. // Препрінт ІПМ ім. М.В.Келдиша РАН. – 2002. – №78.
3. Комбінований підхід для посилення та сегментації маммограми з використанням модифікованогометоду нечіткого c-методу у вейвлет-області / С. Срівастава, Н. Шарма, С. Сін, Р. Срівастава. //Журнал медичної фізики. – 2014. – №39.
4. Методи пошуку руху у відеопослідовностях / М.Н. Фаворська, А.И. Пахірка, А.С. Шилов,М.В. Дамов. // Вісник Сибірського державного університету науки і технологій імені академікаМ.Ф. Решетньова. – 2009.
5. Гонсалес Р.С. Цифрова обробка зображень / Р.С. Гонсалес, Р.Є. Вудс., 2001. – (2).
6. Ні Ю. Адаптивна модель для пошуку швидкої оцінки відповідності блоків / Ю. Ні, К. Ма. //Транзитна обробка зображень. – 2002. – №11. – С. 1442–1448.