Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60580
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorТун Тун Аунг-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2025-06-27T07:23:52Z-
dc.date.available2025-06-27T07:23:52Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationТун 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.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60580-
dc.description.abstractВ 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.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectоптико-электронные системыen_US
dc.subjectкомпьютерное зрениеen_US
dc.subjectобнаружение объектовen_US
dc.subjectopencven_US
dc.titleОбнаружение и отслеживание объектов в реальном времени на Raspberry Pi при помощи пороговой сегментации и CSRT-трекераen_US
dc.title.alternativeReal-time object detection and tracking on Raspberry Pi using threshold segmentation and CSRT trackeren_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationIn 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.en_US
Appears in Collections:Информационные системы и технологии : 61-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tun_Tun_Aung_Obnaruzhenie.pdf325.08 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.