METHOD OF TESTING ALGORITHMS FOR TRACKING OPTICALLY OBSERVED OBJECTS IN A TWO-CHANNEL TRACKING SYSTEM
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The development of a methodology for testing algorithms for tracking optically observed objects in a twochannel tracking system, as well as a generalized scheme for functioning and evaluating the quality of the tracking system for optically observed objects with information aggregation are presented.The developed method is based on the calculation of such an indicator of the quality of the tracking algorithms as the average probability of failure of tracking per 1000 frames of the video sequence. A special feature of the scheme of functioning and quality assessment of the tracking system is the possibility of using both experimental and generated video sequences, as well as the possibility of changing the studied tracking algorithms. The developed research methodology makes it possible to conduct research on existing tracking algorithms in various conditions of the background- target environment, including in the presence of deliberate interference, as well as to conduct research on the development and analysis of new and promising tracking algorithms.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Автоматическое обнаружение и сопровождение динамических объектов на изображениях, формируемых оптико-электронными приборами в условиях априорной неопределенности. Методы и алгоритмы / Гузенко О.Б. [и др.] ; под ред. А.А. Храмичева – М. : Радиотехника, 2015. – 280 с.
Алгоритм автоматического обнаружения, выделения и оценки динамических объектов, возникающих в последовательности телевизионных кадров. Цифровая обработка сигналов и ее применение / Б.А. Алпатов [и др.] // Доклады 3-й Междунар. конф. DSPA-2000. – СПб., 2000. – Т. 3. – С. 110–116.
Баклицкий, В.К. Корреляционно-экстремальные методы навигации и наведения / В.К. Баклицкий. – Тверь : ТО «Книжный клуб», 2009. – 360 с.
Van Droogenbroeck, M. ViBe: a disruptive method for background subtraction / M. Van Droogenbroeck, O. Barnich // Background Modeling and Foreground Detection for Video Surveillance / ed.: T. Bouwmans [et al.]. – Chapman and Hall/CRC. – 2014. – P. 7.1–7.23.
Шарак, Д.С. Применение комплексирования изображений, получаемых от источников различного спектрального диапазона, в задачах сопровождения оптически наблюдаемых объектов / Д.С. Шарак, А.В Хижняк, Е.И. Михненок // Вестн. Воен. акад. Респ. Беларусь. – 2017. – № 2 (55). – С. 72–79.
Способ комплексирования цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений : пат. 2451338 РФ : МПК G06T5/00 (2010) / А.П. Богданов, Л.Н. Костяшкин, А.В. Морозов, О.В. Павлов, Ю.Н. Романов, А.В. Рязанов. – Опубл. 20.05.2012.
Повышение качества сопровождения оптически наблюдаемых объектов при комплексировании первичной видеоинформации в корреляционных алгоритмах сопровождения / Д.С. Шарак [и др.] // Докл. БГУИР. – 2016. – № 5 (99). – С. 79–86.
OTCBVS Benchmark Dataset Collection [Electronic resource]. – Mode of access: http://vcipl-okstate.org/pbvs/bench/. – Date of access: 30.11.2015.