Development of the video stream object detection algorithm (VSODA) with tracking (Запись № 661768)
[ простой вид ]
| 000 -Маркер | |
|---|---|
| Поле контроля фиксированной длины | 04015nlm1a2200517 4500 |
| 005 - Идентификатор версии | |
| Поле контроля фиксированной длины | 20231030041758.0 |
| 035 ## - Другие системные номера | |
| Идентификатор записи | (RuTPU)RU\TPU\network\32640 |
| 035 ## - Другие системные номера | |
| Идентификатор записи | RU\TPU\network\29971 |
| 100 ## - Данные общей обработки | |
| Данные общей обработки | 20200214a2019 k y0engy50 ba |
| 101 0# - Язык ресурса | |
| Язык текста, звукозаписи и т.д. | английский |
| 135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы | |
| Кодированные данные для электронного ресурса | drcn ---uucaa |
| 181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания | |
| Код вида содержания | i |
| 182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа | |
| Код средства доступа | electronic |
| 200 1# - Заглавие и сведения об ответственности | |
| Основное заглавие | Development of the video stream object detection algorithm (VSODA) with tracking |
| Первые сведения об ответственности | A. Yu. Zarnitsyn, A. S. Volkov, A. A. Voytsekhovskiy, B. I. Pyakullya |
| 203 ## - Вид содержания и средство доступа | |
| Вид содержания | |
| Средство доступа | |
| 300 ## - Общие примечания | |
| Текст примечания | Title screen |
| 320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя | |
| Текст примечания | [References: 9 tit.] |
| 330 ## - Резюме или реферат | |
| Текст примечания | The object tracking is one of the most important task in video analysis. Many methods have been proposed such as TLD (Tracking, Learning, Detection), Meanshift and MIL but they show good accuracy in laboratory cases, not in real ones, where the accuracy is defined as a numerical difference between computed object coordinates and the real ones. One of the reasons is lack of information about tracked object and environment changes. If a method has the prior information about tracked object, then it will be able to perform with higher accuracy. Some of the newest object tracking methods such as GOTURN use trained CNN (convolutional neural network) and have better accuracy because of knowledge about how the tracked object looks like in different situations such as light intensity changes and tracked object’s rotations. If we use only a classification algorithm (classifier) then it can find an object that was in training set with high probability. But if its appearance is changing it will be lost when deviation will be higher than trust limit. Then it is important to have parts of prior and posterior information about tracked object. The prior information is given by detector (CNN) and posterior information – by tracking algorithm (TLD). One of the biggest detector problems is high computational complexity in terms of operations’ number and one of the solutions is to use the classifier in parallel with the tracker. In future work we are going to use different sensors, not only RGB camera, but RGBD camera, which may improve accuracy due to higher amount of information. |
| 461 ## - Уровень набора | |
| Заглавие | EAI Endorsed Transactions on Energy Web |
| 463 ## - Уровень физической единицы | |
| Заглавие | Vol. 19, iss. 22 |
| Обозначение тома | [e1, 5 p.] |
| Дата публикации | 2019 |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | электронный ресурс |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | труды учёных ТПУ |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | computer vision |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | deep learning |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | machine learning |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | pattern recognition |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | mobile robotics |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | object tracking |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | video analysis |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | компьютерное зрение |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | машинное обучение |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | распознавание |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | распознавание образов |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | мобильная робототехника |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | отслеживание |
| 610 1# - Неконтролируемые предметные термины | |
| Предметный термин | видеоанализ |
| 701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Zarnitsyn |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | A. Yu. |
| Дополнения к именам, кроме дат | specialist in the field of informatics and computer technology |
| -- | Assistant of the Department of Tomsk Polytechnic University |
| Даты | 1990- |
| Расширение инициалов личного имени | Aleksander Yurievich |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\pers\46039 |
| 701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Volkov |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | A. S. |
| Расширение инициалов личного имени | Artem Sergeevich |
| 701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Voytsekhovskiy |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | A. A. |
| Расширение инициалов личного имени | Aleksey Alekseevich |
| 701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Pyakullya |
| Часть имени, кроме начального элемента ввода | B. I. |
| Дополнения к именам, кроме дат | specialist in the field of informatics and computer technology |
| -- | design engineer of Tomsk Polytechnic University |
| Даты | 1990- |
| Расширение инициалов личного имени | Boris Ivanovich |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\pers\34170 |
| 712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность | |
| Начальный элемент ввода | Национальный исследовательский Томский политехнический университет |
| Структурное подразделение | Инженерная школа информационных технологий и робототехники |
| -- | Отделение автоматизации и робототехники |
| -- | 7952 |
| -- | stltpush |
| Идентификатор авторитетной/ нормативной записи | (RuTPU)RU\TPU\col\23553 |
| 801 #2 - Источник записи | |
| Страна | RU |
| Организация | 63413507 |
| Дата составления | 20200214 |
| Правила каталогизации | RCR |
| 856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним | |
| Универсальный идентификатор ресурса | http://dx.doi.org/10.4108/eai.22-1-2019.156385 |
| 090 ## - System Control Numbers (Koha) | |
| Koha biblioitem number (autogenerated) | 661768 |
| 942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха) | |
| Тип документа | Computer Files |
Нет доступных единиц.