Обнаружение пешеходов и анализ их траекторий в видеопотоке с использованием YOLOv8 и перспективного преобразования; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов

Bibliographic Details
Parent link:Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов.— 2026.— С. 308-313
Main Author: Сюй Цзытэн
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Other Authors: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич (научный руководитель)
Summary:В работе предложена система анализа видеопоследовательностей для обнаружения пешеходов и визуализации их траекторий движения. Система основана на применении алгоритма глубокого обучения YOLOv8 для детектирования объектов и использовании перспективного преобразования для формирования представления сцены в виде сверху. Предложенный метод позволяет автоматически обнаруживать пешеходов в видеопотоке, отслеживать их положение во времени и визуализировать траектории движения как в исходной сцене, так и в преобразованной плоскости. Экспериментальные результаты показывают, что система обеспечивает устойчивое обнаружение пешеходов и корректное формирование их траекторий движения
Текстовый файл
Language:Russian
Published: 2026
Subjects:
Online Access:conference_tpu-2026-C19_p308-313.pdf
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=688465

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 688465
005 20261009131312.0
090 |a 688465 
100 |a 20261008d2026 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
200 1 |a Обнаружение пешеходов и анализ их траекторий в видеопотоке с использованием YOLOv8 и перспективного преобразования  |f Сюй Цзытэн  |g науч. рук. Кривошеев Н. А. 
320 |a Список литературы: 5 назв 
330 |a В работе предложена система анализа видеопоследовательностей для обнаружения пешеходов и визуализации их траекторий движения. Система основана на применении алгоритма глубокого обучения YOLOv8 для детектирования объектов и использовании перспективного преобразования для формирования представления сцены в виде сверху. Предложенный метод позволяет автоматически обнаруживать пешеходов в видеопотоке, отслеживать их положение во времени и визуализировать траектории движения как в исходной сцене, так и в преобразованной плоскости. Экспериментальные результаты показывают, что система обеспечивает устойчивое обнаружение пешеходов и корректное формирование их траекторий движения 
336 |a Текстовый файл 
463 1 |0 688184  |9 688184  |t Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов  |o сборник докладов VI Международной научно-практической конференции, Томск, 20-23 апреля 2026 г.  |c Томск  |d 2026  |n Изд-во ТПУ  |u conference_tpu-2026-C19.pdf  |v С. 308-313 
545 1 |a Актуальные проблемы инженерных наук 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a компьютерное зрение 
610 1 |a пешеходы 
610 1 |a YOLOv8 
610 1 |a анализ траекторий 
610 1 |a траектории движения 
610 1 |a видеонаблюдение 
700 0 |a Сюй Цзытэн 
702 1 |a Кривошеев  |b Н. А.  |c специалист в области автоматики и электроники  |c старший преподаватель Томского политехнического университета  |f 1996-  |g Николай Анатольевич  |4 727 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники  |c 2017-  |9 28330 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20261008  |g RCR 
850 |a 63413507 
856 4 0 |u conference_tpu-2026-C19_p308-313.pdf  |z conference_tpu-2026-C19_p308-313.pdf 
942 |c CF