MÔ HÌNH BÁM ĐA ĐỐI TƯỢNG ĐẢM BẢO THỜI GIAN THỰC VÀ ỔN ĐỊNH CAO SỬ DỤNG KẾT HỢP BỘ PHÁT HIỆN THEO KHUNG HÌNH KHÓA VÀ BỘ PHÂN LOẠI LUYỆN ĐỒNG BỘ

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới trong bám đa đối tượng cho các ứng dụng trên video thời gian thực. Phương pháp bám mới hướng đến khả năng đảm bảo thời gian thực và chống đứt đoạn quỹ đạo bám bằng cách sử dụng kết hợp hai mạng nơ-ron để phát hiện và phân biệt giữa các mục tiêu. Cơ chế này đảm bảo khả năng thời gian thực khi mô hình không phải thực hiện liên tục các phép tính phát hiện học sâu trong khi vẫn đảm bảo cập nhật liên tục và chính xác vị trí của mục tiêu. Chúng tôi gọi đây là cơ chế luyện đồng bộ. Mô hình thứ nhất là bộ phát hiện học sâu Single Shot Detector đồng thời hoạt động như một bộ tạo dữ liệu, mô hình mạng nơ ron thứ hai là một bộ phân loại sẽ được luyện từ dữ liệu thu thập được từ bộ phát hiện. Bộ bám đa đối tượng được xây dựng dưới dạng sự kết hợp của các kỹ thuật được chúng tôi gọi là DCT (Detector-Classifier Tracker). Bài viết này sẽ giải thích đầy đủ cơ chế hoạt động của cơ chế bám ảnh DCT và trình bày kết quả đánh giá đối với phương pháp theo sơ đồ xử lý bám ảnh kết hợp trên dữ liệu thử nghiệm của camera ảnh nhiệt tầm xa.