Програмна реалізація із використанням трансформера з оптичним потоком та GeoNet для ідентифікації параметрів динамічних об'єктів - Кондратов, Олексій Михайлович; Нікуліна, Олена Миколаївна (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024)
Сьогодні міждисциплінарні дослідження в галузі комп'ютерних наук та інженерії стають все більш актуальними через зростаючу потребу обробляти дані в реальному часі для виявлення та відстеження об'єктів. Зокрема, ідентифікація параметрів динамічних об'єктів є критично важливою у таких сферах, як автономні транспортні системи, робототехніка, системи спостереження і моніторингу. Ефективне автоматичне отримання та обробка інформації з відеоджерел є перспективною галуззю для науковців і практиків, що працюють у суміжних областях. Метою цього дослідження є вдосконалення процесів виявлення та відстеження динамічних об'єктів шляхом розробки та впровадження інформаційної технології, заснованої на використанні сучасних методів машинного навчання, таких як DETR (Detection Transformer), оптичний потік та GeoNet. Методи дослідження включають розробку програмного забезпечення на основі мови програмування Python із застосуванням сучасних бібліотек та фреймворків для обробки зображень і відео.

Today, interdisciplinary research in computer science and engineering has become increasingly relevant due to the growing demand for real-time data processing in object detection and tracking applications. The identification of dynamic object parameters plays a crucial role in various domains such as autonomous transportation systems, robotics, and surveillance. Effective automated acquisition and processing of video data represent a promising field for scientists and practitioners working in these interconnected disciplines. This research aims to enhance object detection and tracking processes by developing and implementing an information technology solution based on modern machine learning methods, including DETR (Detection Transformer), Optical Flow, and GeoNet. The research methodology involves designing software using Python programming language and modern libraries and frameworks for image and video processing.
Software implementation using transformer with optical flow and GeoNet for identifying parameters of dynamic objects
Keywords: динамічні об'єкти; дистанційна ідентифікація; згорткові нейронні мережі; глибоке навчання; оптичні потоки; інформаційні технології; information technologies; dynamic objects; remote identification; object detection; deep learning