Objektų atpažinimo ir sekimo intelektualiaisiais metodais taikomieji tyrimai

Abstract

Objektų atpažinimo ir sekimo intelektualiaisiais metodais taikomieji tyrimai. Magistro baigiamasis darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2023, 81p., 45 iliustr., 19 lent., 37 bibl. Šio darbo tikslas - ištirti intelektualiųjų metodų tinkamumą objektams vaizdo įrašuose aptikti ir sekti. Tikslui pasiekti buvo atlikta kelių alternatyvių objektų sekimo vaizde metodų analizė ir palyginimas. Buvo paruoštas duomenų rinkinys ir automatizuota sistema metodams ištirti eksperimentiškai. Eksperimentinio tyrimo dalyje įgyvendinti ir ištirti pasirinkti objektų aptikimo ir sekimo modeliai, įvertintas ir pagrįstas jų efektyvumas (vidutinis aptikimo ir sekimo tikslumas) aptinkant futbolo žaidėjus ir kamuolį aikštėje. Įgyvendintas objektų aptikimo ir sekimo modelio papildomas mokymas, įvertintas jo efektyvumas ir tolimesni sprendimo tobulinimo darbai. Sudaryta sistema geba aptikti ir sekti futbolo varžybose žaidžiančius žaidėjus ir kamuolį.

Applied research of intelligent methods based object recognition and tracking. Masters’ graduation thesis for informatics engineering degree, Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2023, 81 p., 45 pictures, 19 tables. The aim of this thesis is to investigate intelligent techniques used to detect and track objects in videos. For achieving the aim, an analytical review of object and tracking, deep learning and object tracking was conducted. An individual dataset for training regression-based object detectors and motion-based object trackers to track football players and ball was collected and a method for evaluating their performance was formulated. During the experimental research, object detection and tracking methods were implemented and investigated, their mean average precision and tracking accuracy were evaluated for detecting and tracking football players and ball. After the experimental research additional training was conducted and the effect of the method on the efficiency of the models were evaluated and compared. Further future system improvement works were analysed. The system is capable to detect and track football players and balls in football match video recordings.