| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Beknazarova, S. S. | - |
| dc.contributor.author | Abdullayeva, X. K. K. | - |
| dc.contributor.author | Usmanov, A. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-09T10:37:56Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-09T10:37:56Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Beknazarova, S. S. Technology of computer vision: video analytics = Технология компьютерного зрения: видеоаналитика / S. S. Beknazarova, X. K. K. Abdullayeva, A. Usmanov // Высшее техническое образование : проблемы и пути развития = Engineering education: challenges and developments : материалы ХI Международной научно-методической конференции, Минск, 24 ноября 2022 года / Министерство образования Республики Беларусь, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2022. – С. 13–18. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49333 | - |
| dc.description.abstract | The article dedicated video analytics is a technology that uses computer vision methods for automated acquisition of various data based on analysis sequence of images coming from video cameras in the mode real time or from archival records. Under the task of discovery dynamic objects is understood as the task of detection and selection changing areas of the image in a sequence of frames. Accordingly, the detection of a certain object means the choice one or more detected dynamic objects that have some similar features with a given search object. Features are selected according to the algorithm. Search process object is complicated by affine, projective distortions, overlapping object by other objects and receiver (sensor) noise. For real practical applications, the task is to process the video sequencein the real speed of receiving the data stream. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | algorithm | ru_RU |
| dc.subject | machine learning | ru_RU |
| dc.subject | SIFT | ru_RU |
| dc.subject | RANSAC | ru_RU |
| dc.title | Technology of computer vision: video analytics | ru_RU |
| dc.title.alternative | Технология компьютерного зрения: видеоаналитика | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Методы компьютерного зрения для автоматизированного сбора различных данных, основанные на анализе последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей. под задачей обнаружения динамических объектов понимается задача обнаружения и выделения изменяющихся областей изображения в последовательности кадров. соответственно,
14
обнаружение определенного объекта означает выбор одного или более обнаруженных динамических объектов, которые имеют некоторые сходные признаки с данным объектом поиска. функции выбираются в соответствии с алгоритмом. процесс поиска объекта осложняется аффинными, проективными искажениями, перекрытием объекта другими объектами и шумами приемника (датчика). для реальных практических приложений задача состоит в том, чтобы обработать видеопоследовательность с реальной скоростью приема потока данных. | ru_RU |
| Appears in Collections: | Высшее техническое образование: проблемы и пути развития : материалы ХI Международной научно-методической конференции (2022)
|
