MainPage/Computer Vision/Lecture/4-1 RAW

语音识别：Youtube 转文本
断句与标点：chatGPT 4o
翻译：chatGPT 4o

Сегодняшняя лекция посвящена трекингу объектов на видео. Существует множество определений понятия трекинга, и это неслучайно. Постановка задачи может сильно варьироваться в зависимости от того, что конкретно понимается под трекингом, как архитектурно построена система в целом, какие присутствуют функциональные требования. В общем виде трекингом называется определение местоположения движущегося объекта или нескольких объектов во времени с помощью камеры. Итоговый алгоритм трекинга анализирует кадры видео и выдает положение движущихся целевых объектов на кадрах. Сама по себе задача трекинга в простейшей постановке достаточно просто формализуется. В таком случае под задачей трекинга понимается задача автоматизированного распознавания и дальнейшего отслеживания объектов на протяжении последовательности кадров видеопотока. Как правило, различают трекинг одного и нескольких объектов, так как это сильно влияет на архитектуру общего метода трекинга. Трекинг нескольких объектов в видеопотоке - наиболее общая и практически полезная постановка задачи трекинга. Данная проблема актуальна во многих сферах технического зрения: в задачах видеонаблюдения, отслеживания трафика, при создании систем беспилотного транспорта, а также интерфейсов человек-компьютер и решении многих других проблем. В последнее время опубликован ряд тестовых наборов данных, позволяющих тестировать различные алгоритмы технического зрения в различных областях, таких в том числе как детектирование объектов, трёхмерная реконструкция, вычисление оптического потока и, конечно, трекинг.
今天的讲座是关于视频中对象的跟踪。跟踪的概念有许多定义，这并非偶然。任务的设定可能会因具体的跟踪含义、系统的整体架构以及功能需求的不同而有很大变化。一般来说，跟踪指的是通过摄像头确定一个或多个移动对象在时间上的位置。最终的跟踪算法会分析视频帧并输出目标对象在帧中的位置。跟踪任务本身在最简单的情况下相对容易形式化。在这种情况下，跟踪任务是指自动识别和进一步跟踪视频流中连续帧上的对象。通常，跟踪一个对象和多个对象的区别会显著影响跟踪方法的架构。视频流中多个对象的跟踪是最普遍和实用的跟踪任务设定。这一问题在许多计算机视觉领域中都很重要：如视频监控、交通跟踪、无人驾驶系统的创建，以及人机界面和许多其他问题的解决。最近，已经发布了一系列测试数据集，使得可以在包括对象检测、三维重建、光流计算以及当然还有跟踪在内的各个领域测试各种计算机视觉算法。