ออกแบบ Afificent Algoriths สําหรับวิดีโอเรียลไทม์ในมอเตอร์อัตโนมัติ

การใช้วิดีโอตามเวลาจริง จําเป็นอย่างยิ่งสําหรับพาหนะอัตโนมัติ ที่จะรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมอย่างแม่นยํา

ปัญหา สําคัญ ใน การ ติด ตาม วิดีโอ

รถ ที่ ใช้ ได้ จริง จะ ทํา งาน ใน สภาพ แวด ล้อม ที่ ไม่ มี การ เคลื่อน ไหว ได้ ง่าย ๆ

กลยุทธ์ สําหรับ การ ทํา ให้ อัล กอ ริ ท มัม เป็น ที่ รู้ จัก

เพื่อ จะ ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ ผู้ พัฒนา มัก ใช้ เทคนิค ต่าง ๆ เช่น การ ตัด แต่ง กิ่ง, การ ปรับ ปรุง ตัว เอง, และ การ เร่ง ความ เร็ว ของ เครื่อง ยนต์.

การ เข้า ถึง ผู้ คน ทั่ว ไป ใน การ ติด ตาม วิดีโอ

• [FLT: 0]. ตัวกรองคาล์มัน: ใช้ทํานายการเคลื่อนไหวของวัตถุและการวัดความเรียบเรียง
• [FLT: 0]. แบบจําลองการเรียนรู้: เครือข่ายประสาทวิทยาเชิงวิวัฒนาการ (CNN) สําหรับการตรวจสอบวัตถุและการจัดหมวดหมู่ (CNN).
• [FLT: 0]. Multi-Objecting (MOT): Algorith ที่เชื่อมการตรวจสอบข้ามเฟรม เพื่อติดตามวัตถุหลายชิ้นพร้อมกัน.
• [FLT: 0] การเคลื่อนไหวทางภาควิชา: เทคนิคในการประมาณการเคลื่อนไหวระหว่างเฟรมสําหรับการติดตามวัตถุที่เคลื่อนไหว