АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ АБСОЛЮТНОГО РАССТОЯНИЯ ДО ОБЪЕКТА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ С ОДНОЙ ВИДЕОКАМЕРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Просмотров аннотации: 3
Загрузок PDF: 0
pdf (rus)
Опубликован: ноя 18, 2024
DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1624-2024-43-2-24-33
Ключевые слова:
определение расстояния, нейронная сеть, компьютерное зрение, определение объекта на изображении, карта глубины distance estimation, neural network, computer vision, object detection, depth map
Выпуск
№ 2 (2024)
Раздел
Информатика, вычислительная техника и управление

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Н. Л. ЛУПЕНКО
Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой
Р. П. БОГУШ
Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой
X. ЧЕН
университет Чжэцзян Шурен, Китай

Аннотация

Рассмотрен ряд подходов для определения расстояния до объекта по изображению, сформированному монокулярной видеокамерой, которые применяют искусственные нейронные сети на различных этапах обработки. Проанализирован метод, основанный на нахождении карты глубины и обнаружении объекта с последующим проецированием его координат на карту глубины. Описан метод, использующий взаимосвязь реального размера определенного класса объекта и его размера на сформированном изображении. Рассмотрен подход, основанный на модификации нейронной сети YOLO, при котором в результирующий дескриптор включается дополнительный вектор, характеризующий расстояние до объекта, а также изменяется функция потерь. Описаны состав и особенности наборов данных, которые используются для обучения нейронных сетей, применяемых в алгоритмах вычисления абсолютного расстояния до объекта по изображению. Представлены результаты оценки эффективности различных подходов, описаны их преимущества и недостатки, а также перспективы применения при решении практических задач.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ЛУПЕНКО, Н. Л., БОГУШ, Р. П., & ЧЕН X. (2024). АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ АБСОЛЮТНОГО РАССТОЯНИЯ ДО ОБЪЕКТА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ С ОДНОЙ ВИДЕОКАМЕРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки, (2), 24-33. https://doi.org/10.52928/2070-1624-2024-43-2-24-33
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Биографии авторов

Р. П. БОГУШ, Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой

д-р техн. наук, доц.

X. ЧЕН, университет Чжэцзян Шурен, Китай

Ph. D.

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Библиографические ссылки

Mal'cev, S. V., Ablamejko, S. V., & Bogush, R. P. (2011). Obrabotka signalov i izobrazhenij sredstvami vektorno-matrichnyh vychislenij [Processing of signals and images by means of vector-matrix calculations]. Novopolotsk: PSU. (In Russ.).

Rukhovich, D., Mouritzen, D., Kaestner, R., Rufli, M., & Velizhev A. (2019). Estimation of Absolute Scale in Monocular SLAM Using Synthetic Data. In 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW) (803–812). IEEE. DOI: 10.1109/ICCVW.2019.00108.

Haseeb, M. A., Guan, J., Ristic-Durrant, D., & Gräser, A. (2018). DisNet: A novel method for distance estimation from monocular camera. In 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems: 10th Workshop on Planning, Perception and Navigation for Intelligent Vehicles (PPNIV). URL: https://project.inria.fr/ppniv18/files/2018/10/paper22.pdf.

Bogush, R. P., & Zaharova, I. Ju. (2020). Algoritm soprovozhdenija ljudej na videoposledovatel'nostjah s ispol'zovaniem svertochnyh nejronnyh setej dlja videonabljudenija vnutri pomeshhenij [Person tracking algorithm based on convolutional neural network for indoor video surveillance]. Komp'juternaja optika [Computer Optics], 40(1), 109–116. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-565. (In Russ., abstr. in Engl.).

Chen, H., Ihnatsyeva, S. A., Bohush, R. P., & Ablameyko, S. V. (2023). Person Re-identification in Video Surveillance Systems Using Deep Learning: Analysis of the Existing Methods. Automation and Remote Control, 84(5), 497–528. DOI: 10.1134/S0005117923050041.

Masoumian, A., Marei, D. G. F., Abdulwahab, S. Cristiano J., Puig D., & Rashwan H. A. (2021). Absolute distance prediction based on deep learning object detection and monocular depth estimation models. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 339, 325–334. DOI: 10.3233/FAIA210151.

He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (770–778). IEEE. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90.

Taha, Z., & Jizat, J. A. M. (2012). A comparison of two approaches for collision avoidance of an automated guided vehicle using monocular vision. Applied Mechanics and Materials, 145, 547–551. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.145.547.

Geiger, A., Lenz, P., & Urtasun, R. (2012). Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (3354–3361). DOI: 10.1109/CVPR.2012.6248074.

Lin, T. Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., … Zitnick, C. L. (2014). Microsoft COCO: Common objects in context. In D. Fleet, T. Pajdla, B. Schiele, T. Tuytelaars (Eds.) Computer Vision – ECCV 2014. ECCV 2014. Lecture Notes in Computer Science: Vol. 8693 (740–755). Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-10602-1_48.

Redmon, J., Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement. ArXiv. DOI: 10.48550/arXiv.1804.02767.

Vajgl, M., Hurtik, P., Nejezchleba, T. (2022). Dist-YOLO: Fast Object Detection with Distance Estimation. Applied Sciences, 12(3), 1354. DOI: 10.3390/app12031354.

Hurtik, P., Molek, V., Hula, J., Vajgl, M., Vlasanek, P., & Nejezchleba, T. (2022). Poly-YOLO: Higher speed, more precise detection and instance segmentation for YOLOv3. Neural Computing and Applications, 34, 8275–8290. DOI: 10.1007/s00521-021-05978-9.

Рекомендуемые статьи автора (авторов)

1 2 > >>