| Title: | Обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени на Raspberry Pi при помощи пороговой сегментации и CSRT-трекера |
| Other Titles: | Real-time object detection and tracking on Raspberry Pi using threshold segmentation and CSRT tracker |
| Authors: | Тун Тун Аунг |
| Keywords: | материалы конференций;оптико-электронные системы;компьютерное зрение;обнаружение объектов;opencv |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Тун Тун Аунг. Обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени на Raspberry Pi при помощи пороговой сегментации и CSRT-трекера = Real-time object detection and tracking on Raspberry Pi using threshold segmentation and CSRT tracker / Тун Тун Аунг // Информационные системы и технологии : сборник статей 61-ой юбилейной научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Институт информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А. И. Парамонов [и др.]. – Минск, 2025. – С. 111–114. |
| Abstract: | В статье рассматривается задача обнаружения и отслеживания объектов в реальном времени с использованием платформы Raspberry Pi 4 и библиотеки OpenCV. На базе платформы Raspberry Pi 4 и библиотеки OpenCV разработан макет следящей системы, включающий в себя камеру с приводами. С его помощью, оценивались точность и скорость обработки (FPS)
рассматриваемых методов обнаружения и отслеживания объектов. Для обнаружения и отслеживания объектов предложены два метода: пороговой сегментации и CSRT. Макет может применяться в робототехнике и системах видеонаблюдении, где важны низкая стоимость и энергоэффективность. В перспективе планируется оптимизация алгоритмов с использованием аппаратного ускорения и расширение функционала для многоцелевого отслеживания. |
| Alternative abstract: | In the article, the problem of real-time object detection and tracking using the Raspberry Pi 4 platform and the OpenCV library is
discussed. Two approaches to object detection and tracking are proposed: one based on threshold segmentation, and another using the CSRT tracker. A prototype tracking system was developed on the Raspberry Pi 4 platform with OpenCV, incorporating a camera and servomechanisms. This setup was used to evaluate the accuracy and processing speed (FPS) of the proposed detection and tracking methods. The developed prototype can be applied in robotics and video surveillance systems where low cost and energy efficiency are crucial. In future include algorithm optimization through hardware acceleration and extending functionalities for multi-target tracking. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60580 |
| Appears in Collections: | Информационные системы и технологии : 61-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
