ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
А.А. Котов, И.А. Коноваленко, Д.П. Николаев "Прослеживание объектов в видеопотоке, оптимизированное с помощью быстрого преобразования Хафа"
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ
А.А. Котов, И.А. Коноваленко, Д.П. Николаев "Прослеживание объектов в видеопотоке, оптимизированное с помощью быстрого преобразования Хафа"

Аннотация.

В работе описан метод прослеживания в видеопотоке объектов, содержащих множество концентрических дуг, основанный на применении структурного тензора и голосующей схемы в пространстве центров дуг. На основе предлагаемого метода реализован алгоритм прослеживания автомобильных колес в рамках задачи построения автоматического классификатора транспортных средств. Алгоритм использует дополнительное предположение об осесимметричности объекта. Произведена оптимизация алгоритма по скорости с помощью быстрого преобразования Хафа. Проведен ряд численных экспериментов, подтверждающих эффективность применения данного подхода.

Ключевые слова:

зрительный интеллект, прослеживание объектов в видеопотоке, структурный тензор, быстрое преобразование Хафа.

Стр. 56-68.

A.A.Kotov, I.A. Konovalenko, D.P. Nikolaev

"Tracking of objects containing multiple concentric arcs in a video stream, optimized with Fast Hough Transform"

The paper proposes a method for tracking of objects containing multiple concentric arcs in a video stream, based on structure tensor analysis and a voting scheme in the arcs centers space. Proposed method was used to implement a wheel tracking system for the Automatic Vehicle Classification System. Algorithm is based on an assumption of axial symmetry of the object. The algorithm is optimized with Fast Hough Transform. Numerical experiments are presented to evidence the efficiency of the method.

Keywords: visual intellect, tracking of objects in video stream, structure tensor, Fast Hough Transform.

 

2017 / 03
2017 / 02
2017 / 01
2016 / 04

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2016. Создание сайта "РосИнтернет технологии".