Машинное обучение, детектирование и отслеживание объектов с использованием OpenCV
Аннотация
Актуальность работы: в современном мире с развитием технологий компьютерного зрения и обработки видеоданных, вопросы автоматического отслеживания объектов на видео становятся все более актуальными и востребованными. Аккуратное и эффективное отслеживание объектов играет важную роль в различных областях, таких как видеонаблюдение, автономные транспортные средства, медицинская диагностика и другие. Несмотря на большой объем исследований в этой области, поиск оптимальных методов остается актуальной задачей.
Цель ВКР: целью данной выпускной квалификационной работы является исследование и сравнение алгоритмов отслеживания объектов на основе их скорости и точности.
Задачи: изучить алгоритмы отслеживания, разработать программу, провести эксперименты и исследовать компромиссы между скоростью и точностью.
Методы исследования: изучение, анализ, наблюдение, сравнение.
Результаты исследования: сравнительный анализ
производительности алгоритмов в различных сценариях, компромиссы между скоростью и точностью, рекомендации для выбора алгоритмов, готовая программа для использования.
Цель ВКР: целью данной выпускной квалификационной работы является исследование и сравнение алгоритмов отслеживания объектов на основе их скорости и точности.
Задачи: изучить алгоритмы отслеживания, разработать программу, провести эксперименты и исследовать компромиссы между скоростью и точностью.
Методы исследования: изучение, анализ, наблюдение, сравнение.
Результаты исследования: сравнительный анализ
производительности алгоритмов в различных сценариях, компромиссы между скоростью и точностью, рекомендации для выбора алгоритмов, готовая программа для использования.