Herald of Technological University Herald of Technological University ВЕСТНИК ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 3034-4689 61572 Управление, информатика и вычислительная техника Управление, информатика и вычислительная техника ОТСЛЕЖИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ ПО ЗНАЧИМЫМ ПРИЗНАКАМ НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРАЦИИ ЧАСТИЦ ОТСЛЕЖИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ ПО ЗНАЧИМЫМ ПРИЗНАКАМ НА ОСНОВЕ ФИЛЬТРАЦИИ ЧАСТИЦ Мокшин В В Мокшин В В vladimir.mokshin@mail.ru Кирпичников А П Кирпичников А П kirpichnikov@kstu.ru Шарнин Л М Шарнин Л М sharnin@asu.kstu-kai.ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ ru КНИТУ ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ-КАИ ru 01 08 2025 01 08 2025 16 18 297 303 19 04 2023 https://vestniktu.ru/en/nauka/article/61572/view

Интеллектуальное видеонаблюдение, адаптивное слежение за несколькими движущимися объектами является актуальным вопросом. В статье предлагается метод, основанный на анализе последовательности видеокадров. Определение движения осуществляется методом вычитания фона. Фильтрация частиц комбинируется с SIFT (инвариантная функция масштабных преобразований) используемая для слежения, где ключевые SIFT точки используются как части частиц для выборочного улучшения. Затем, метод системы цепей адаптируется для записи данных соответствий между различными объектами, который может улучшить точность распознавания и снизить вычислительную сложность. Система может отслеживать несколько объектов с более высокой производительностью. Метод устойчив к взаимным окклюзиям и может использоваться для интеллектуальных систем видеонаблюдения.

Intelligent video surveillance, adaptive tracking of multiple moving objects is a key issue. The paper proposes a method based on the analysis of the sequence of video frames. Motion detection is performed by subtracting the background. Filtration of particles combined with etsya SIFT (scale invariant feature transformation) is used to track where the SIFT key points are used as part of particles to selectively improve. Then, the method of circuit-tiruetsya adapted to write data correspondences between different objects, which can improve the accuracy of detection and reduce the computational complexity. The system can monitor several of objects with higher performance. The method is resistant to mutual occlusion and can be used for intelligent video surveillance systems.

Видео слежение вычитание фона идентификация движения SIFT фильтрация частиц Video tracking background subtraction the identification of traffic SIFT particles filtering Видео слежение вычитание фона идентификация движения SIFT фильтрация частиц Video tracking background subtraction the identification of traffic SIFT particles filtering

Belcher C, Du Y Region-based SIFT approach to iris recognition. Opt Lasers Eng 47 (1):139-147, (2009). Belcher C, Du Y Region-based SIFT approach to iris recognition. Opt Lasers Eng 47 (1):139-147, (2009). Lin MX, Xu XH Multiple object visual tracking from a moving object. In: Proc. the sixth international conference on intelligent systems design and applications, Jinan, China, vol.2, pp. 373-378, (2006). Lin MX, Xu XH Multiple object visual tracking from a moving object. In: Proc. the sixth international conference on intelligent systems design and applications, Jinan, China, vol.2, pp. 373-378, (2006). Sun ZH, Zhu SA Real-time segmentation and tracking technique of multiple moving objects in video sequence. J Zhejiang Univ Eng Sci 42(9):1631-1635, (2008). Sun ZH, Zhu SA Real-time segmentation and tracking technique of multiple moving objects in video sequence. J Zhejiang Univ Eng Sci 42(9):1631-1635, (2008). John L. Barron, David J. Fleet, and Steven Beauchemin.Performance of optical flow techniques IJCV 12/1 pp 43-77. (1994). John L. Barron, David J. Fleet, and Steven Beauchemin.Performance of optical flow techniques IJCV 12/1 pp 43-77. (1994). Kilger M A shadow handler in a video-based real-time traffic monitoring system. In: Proceedings of IEEE workshop on applications of computer vision, Palm Springs, California, USA, pp.11-18, (1992). Kilger M A shadow handler in a video-based real-time traffic monitoring system. In: Proceedings of IEEE workshop on applications of computer vision, Palm Springs, California, USA, pp.11-18, (1992). Г. Ф. Савинов О некоторых особенностях алгоритма оптимальной фильтрации Калмана - Бьюси // Авиакосмическое приборостроение № 6, 2007 г. G. F. Savinov O nekotoryh osobennostyah algoritma optimal'noy fil'tracii Kalmana - B'yusi // Aviakosmicheskoe priborostroenie № 6, 2007 g. Lee DS Effective Gaussian mixture learning for video background subtraction. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 27(5):827-832, (2005). Lee DS Effective Gaussian mixture learning for video background subtraction. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 27(5):827-832, (2005). Gupte S, Masoud O, Martin RFK, Papanikolopoulos NP IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 3(1):37-47, (2002). Gupte S, Masoud O, Martin RFK, Papanikolopoulos NP IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 3(1):37-47, (2002). Nunes E., Conci A., Sanchez A. () Robust Background Subtraction on Traffic Videos Systems, Signals and Image Processing., pp. 1-4, (2011). Nunes E., Conci A., Sanchez A. () Robust Background Subtraction on Traffic Videos Systems, Signals and Image Processing., pp. 1-4, (2011). Yang J, Zhao ZM Shadow processing method based on normalized RGB color model. OptoElectron Eng 34(12):92-96, (2007). Yang J, Zhao ZM Shadow processing method based on normalized RGB color model. OptoElectron Eng 34(12):92-96, (2007). M. Shehata, M. Pervez, T. Burr, J. Cai, W. Badawy, A. Radmanesh On eliminating static shadow false alarms in automatic incident detection systems. In: Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, Toronto, 2006, pp.759-764. (2006). M. Shehata, M. Pervez, T. Burr, J. Cai, W. Badawy, A. Radmanesh On eliminating static shadow false alarms in automatic incident detection systems. In: Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, Toronto, 2006, pp.759-764. (2006). Comaniciu, Dorin; Peter Meer. "Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE)24 (5): 603-619. (2002). Comaniciu, Dorin; Peter Meer. "Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE)24 (5): 603-619. (2002). Comaniciu D, Ramesh V, Meer P Kernel-based object tracking. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 25(5):564-577 (2003). Comaniciu D, Ramesh V, Meer P Kernel-based object tracking. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 25(5):564-577 (2003). Arulampalam S, Maskell S, Gordon N, Clapp T A tutorial on particle filters for on-line nonlinear/nongaussian bayesian tracking. IEEE Trans Signal Process 50(2):174-188, (2002). Arulampalam S, Maskell S, Gordon N, Clapp T A tutorial on particle filters for on-line nonlinear/nongaussian bayesian tracking. IEEE Trans Signal Process 50(2):174-188, (2002). Breitenstein MD, Reichlin F, Leibe B, Koller-Meier E, Gool LV Robust tracking-by-detection using a detector confidence particle filter. In: Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, 1515-1522, (2009). Breitenstein MD, Reichlin F, Leibe B, Koller-Meier E, Gool LV Robust tracking-by-detection using a detector confidence particle filter. In: Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Kyoto, Japan, 1515-1522, (2009). Fazli S, Pour HM, Bouzari H “Particle Filter Based Object Tracking with Sift and Color Feature,” Second International Conference on Machine Vision, pp. 89-93, (2009). Fazli S, Pour HM, Bouzari H “Particle Filter Based Object Tracking with Sift and Color Feature,” Second International Conference on Machine Vision, pp. 89-93, (2009). Аун С. Информационно-измерительная система слежения за движущимися объектами / С. Аун, Л.М. Шарнин, А.П. Кирпичников // ВЕСТНИК Казанского технологического университета. - Казань: КНИТУ, 2011. - Т. 14. №16. - С. 224-232. Aun S. Informacionno-izmeritel'naya sistema slezheniya za dvizhuschimisya ob'ektami / S. Aun, L.M. Sharnin, A.P. Kirpichnikov // VESTNIK Kazanskogo tehnologicheskogo universiteta. - Kazan': KNITU, 2011. - T. 14. №16. - S. 224-232. Wu P, Kong LF, Zhao F, Li X. Particle filter tracking based on color and SIFT features. In: Proceedings of international conference on audio, language and image processing, pp. 932-937, (2008). Wu P, Kong LF, Zhao F, Li X. Particle filter tracking based on color and SIFT features. In: Proceedings of international conference on audio, language and image processing, pp. 932-937, (2008). Comaniciu D, Meer P Mean Shift: a robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 24(5):603-619, (2002). Comaniciu D, Meer P Mean Shift: a robust approach toward feature space analysis. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 24(5):603-619, (2002). Мокшин В.В., Якимов И.М. Метод формирования модели анализа сложной системы / Информационные технологии, №5. - М.: Изд-во Новые технологии, 2011. - С. 46-51. Mokshin V.V., Yakimov I.M. Metod formirovaniya modeli analiza slozhnoy sistemy / Informacionnye tehnologii, №5. - M.: Izd-vo Novye tehnologii, 2011. - S. 46-51. Lowe, D. G., “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, International Journal of Computer Vision, 60, 2, pp. 91-110, (2004). Lowe, D. G., “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, International Journal of Computer Vision, 60, 2, pp. 91-110, (2004). Gao T, Liu ZG, Zhang J Redundant discrete wavelet transforms based moving object recognition and tracking. J Syst Eng Electron 20(5):1115-1123, (2009). Gao T, Liu ZG, Zhang J Redundant discrete wavelet transforms based moving object recognition and tracking. J Syst Eng Electron 20(5):1115-1123, (2009). Djouadi, A.; Snorrason, O.; Garber, F. "The quality of Training-Sample estimates of the Bhattacharyya coefficient". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 12 (1): 92-97, (1990). Djouadi, A.; Snorrason, O.; Garber, F. "The quality of Training-Sample estimates of the Bhattacharyya coefficient". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 12 (1): 92-97, (1990). Tao Gao & Guo Li & Shiguo Lian & Jun Zhang / Tracking video objects with feature points based particle filtering Multimedia Tools and Applications May 2012, Volume 58, Issue 1, pp 1-21 Tao Gao & Guo Li & Shiguo Lian & Jun Zhang / Tracking video objects with feature points based particle filtering Multimedia Tools and Applications May 2012, Volume 58, Issue 1, pp 1-21