Разработка системы многобъектного трекинга на основе YOLOv8 И BoT-SORT и оптимизация её параметров на датасете MOT17; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов

Bibliographic Details
Parent link:Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов.— 2026.— С. 313-322
Main Author: Сюй Цяньсян
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники
Other Authors: Друки А. А. Алексей Алексеевич (научный руководитель)
Summary:Данная работа посвящена решению задачи многобъектного трекинга, являющейся одной из ключевых в современном компьютерном зрении. Предложена система трекинга на основе модели детекции объектов YOLOv8 и алгоритма сопоставления треков BoT-SORT. В ходе эксперимента проанализировано влияние ключевого гиперпараметра – порога уверенности детектора – на итоговые метрики качества трекинга на датасете MOT17. По результатам абляционных исследований установлено, что оптимальное значение порога уверенности 0.5 обеспечивает достижение показателя MOTA на уровне 71,8 %, что превышает требуемый порог профессионального уровня решения задачи (≥70 %). Полученные результаты подтверждают высокую эффективность и стабильность предложенной системы для решения задач многобъектного трекинга в реальных сценариях
Текстовый файл
Language:Russian
Published: 2026
Subjects:
Online Access:conference_tpu-2026-C19_p313-322.pdf
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=688467

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 688467
005 20261009091305.0
090 |a 688467 
100 |a 20261009d2026 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
200 1 |a Разработка системы многобъектного трекинга на основе YOLOv8 И BoT-SORT и оптимизация её параметров на датасете MOT17  |f Сюй Цяньсян  |g науч. рук. Друки А. А. 
320 |a Список литературы: 7 назв 
330 |a Данная работа посвящена решению задачи многобъектного трекинга, являющейся одной из ключевых в современном компьютерном зрении. Предложена система трекинга на основе модели детекции объектов YOLOv8 и алгоритма сопоставления треков BoT-SORT. В ходе эксперимента проанализировано влияние ключевого гиперпараметра – порога уверенности детектора – на итоговые метрики качества трекинга на датасете MOT17. По результатам абляционных исследований установлено, что оптимальное значение порога уверенности 0.5 обеспечивает достижение показателя MOTA на уровне 71,8 %, что превышает требуемый порог профессионального уровня решения задачи (≥70 %). Полученные результаты подтверждают высокую эффективность и стабильность предложенной системы для решения задач многобъектного трекинга в реальных сценариях 
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. 313-322 
545 1 |a Актуальные проблемы инженерных наук 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a многобъектный трекинг 
610 1 |a YOLOv8 
610 1 |a BoT-SORT 
610 1 |a компьютерное зрение 
610 1 |a гиперпараметры детекции 
610 1 |a оценка качества 
610 1 |a трекинг 
700 0 |a Сюй Цяньсян 
702 1 |a Друки  |b А. А.  |c специалист в области информатики и вычислительной техники  |c ассистент Томского политехнического университета, инженер  |f 1985-  |g Алексей Алексеевич  |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 20261009  |g RCR 
850 |a 63413507 
856 4 0 |u conference_tpu-2026-C19_p313-322.pdf  |z conference_tpu-2026-C19_p313-322.pdf 
942 |c CF