Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.psu.by/handle/123456789/43944
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШолтанюк, С. В.ru_RU
dc.contributor.authorБу, Ц.ru_RU
dc.contributor.authorНедзьведь, А. М.ru_RU
dc.contributor.authorSholtanyuk, S.en_EN
dc.contributor.authorBu, Q.en_EN
dc.contributor.authorNedzved, A.en_EN
dc.date.accessioned2024-05-02T11:16:07Z-
dc.date.available2024-05-02T11:16:07Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationШолтанюк, С. В. Методы обработки видеопоследовательностей со скоплениями людей для определения закономерностей их движения / С. В. Шолтанюк, Ц. Бу, А. М. Недзьведь // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2024. - № 1 (42). - С. 26-33. - DOI: 10.52928/2070-1624-2024-42-1-26-33ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/43944-
dc.description.abstractДвижение скоплений однородных объектов на сегодняшний день является одним из наиболее важных и быстро развивающихся приложений компьютерного зрения и машинного обучения. В данной статье рассматривается вопрос определения закономерностей движения людей и их скоплений посредством карт движений, вычисляемых при помощи нейронной сети FlowNet, которая рассматривает движение объектов на видеопоследовательности. Этот подход позволяет получить информацию о направлении и скорости движения толпы относительно других объектов сцены, играя ключевую роль в анализе поведения и обеспечении безопасности. Кроме того, рассматриваются методы предварительной обработки видеопоследовательностей, включая совмещение кадров, для более точного определения карты движений и повышения эффективности анализа динамических сцен.ru_RU
dc.language.isoruru
dc.publisherПолоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкойru_RU
dc.rightsopen accessru_RU
dc.titleМетоды обработки видеопоследовательностей со скоплениями людей для определения закономерностей их движенияru_RU
dc.title.alternativeCrowd Video Sequences Processing Methods for Determining the Crowd Motion Patternsru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.doi10.52928/2070-1624-2024-42-1-26-33
local.description.annotationNowadays, homogeneous objects clusters motion is one of the most important and rapidly developing computer vision and machine learning application. In this paper, we consider the crowd motion patterns determination by using motion maps that we calculate with FlowNet, a neural network examining motion of objects in a video sequence. This approach allows us to get information on the crowd direction and velocity with relation to other objects of scene, which plays the key role in behavior analysis and security establishment. Besides, we consider methods for preliminary video sequence processing, including frame combination, to estimate motion maps more precisely and improve the effectiveness of the dynamic scenes analysis.ru_RU
Appears in Collections:2024, № 1 (42)

Files in This Item:
File SizeFormat 
26-33.pdf702.84 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.