Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/45953
Title: | Анализ методов определения абсолютного расстояния до объекта по изображению с одной видеокамеры с использованием нейронных сетей |
Authors: | Лупенко, Н. Л. Богуш, Р. П. Чен, X. Lupenko, N. Bohush, R. Chen, H. |
Other Titles: | Analysis of Methods for Distance Estimation to an Object From a Single Video Camera Image Using Neural Networks |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
Citation: | Лупенко, Н. Л. Анализ методов определения абсолютного расстояния до объекта по изображению с одной видеокамеры с использованием нейронных сетей / Н. Л. Лупенко, Р. П. Богуш, Чен, X. // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2024. - № 2 (43). - С. 24-33. - DOI: 10.52928/2070-1624-2024-43-2-24-33 |
Abstract: | 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. |
metadata.local.description.annotation: | This paper discusses about any approaches to determining the distance to an object based on an image generated by a monocular video camera, which use artificial neural networks at various stages of processing. Method based on finding a depth map, detecting an object, and then projecting its coordinates onto the depth map is analyzed. It describes a method that uses the relationship between the real size of an object and its size in the image. It considers a method based on a modification of the YOLO, which allows expanding the resulting descriptor with an additional vector characterizing the distance to the object. Data sets used to train neural networks used in algorithms for calculating the absolute distance to an object based on an image is analyzed. The paper discusses about the effectiveness of the methods considered, their advantages and disadvantages, as well as the prospects for using them for practical solutions. |
URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/45953 |
metadata.dc.rights: | open access |
metadata.dc.identifier.doi: | 10.52928/2070-1624-2024-43-2-24-33 |
Appears in Collections: | 2024, № 2 (43) Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.