ВИКОРИСТАННЯ MATHCAD І LABVIEW ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ АЛГОРИТМІВ ВИЯВЛЕННЯ, ЛОКАЛІЗАЦІЇ ТА ВІДСТЕЖЕННЯ РУХОМИХ ОБ’ЄКТІВ У ВІДЕОПОТОКАХ - КРАСИЛЕНКО, ВОЛОДИМИР; КИЧАК, ВАСИЛЬ; НІКОЛЬСЬКИЙ, ОЛЕКСАНДР; ЛАЗАРЄВ, ОЛЕКСАНДР; НІКІТОВИЧ, ДІАНА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
У даній роботі запропоновано та змодельовані алгоритми виявлення, локалізації та відстеження рухомих об’єктів у потоці відеокадрів. Запропоновані алгоритми та система базуються на використанні операцій віднімання, а також деяких інших видів операцій над наборами суміжних кадрів. Алгоритми додатково базуються на нелінійних нормалізованих моделях еквівалентності, які використовують функції просторової еквівалентності як дескриптори та міри близькості шаблону та поточного фрагмента відеокадру. Наведено результати моделювання запропонованих алгоритмів у Mathcad та LabView. Використання запропонованого методу, моделей еквівалентності та функцій еквівалентності з оброблених різницевих відеокадрів дає хороші результати розпізнавання та відстеження рухомих об’єктів. Експерименти з імітаційною моделлю в Mathcad показали, що для підвищення якості систем стеження за рухомими об'єктами, в умовах їх відставання від перешкод, найкращим варіантом є використання нелінійних просторових функцій еквівалентності замість взаємних кореляційних просторових функцій при обробці напівтонових зображень. відеокадрів, щоб порівняти фрагменти різницевого поточного кадру, зміщеного вздовж кадру, з опорним різницевим фрагментом, що представляє об'єкт уваги. Запропонований метод стеження було реалізовано в проекті Labview, що дозволило проводити ефективне моделювання. Ряд різноманітних експериментів з відеофайлом, проведених і представлених в роботі, показав, що метод формування відеопотоку з різницевих відеокадрів з урахуванням затримок кадрів в залежності від швидкості руху об'єктів дає кращі результати в порівнянні з до методу без формування різницевих кадрів. Запропонована система на основі методу різницевих кадрів поєднує процес стеження з процесом покращеного розпізнавання фрагментів, розширює функціональні можливості, знижує обчислювальну складність і дозволяє точніше визначати координати цільового вказівника, який рухається та слідує за цим об’єктом.
Keywords: Моделювання; відеопотік; розпізнавання шаблонів; виявлення об'єктів; відстеження; модель нелінійної еквівалентності; віднімання кадрів; розпізнавання космічного інваріанту