THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG BẰNG MÔ HÌNH HỌC SÂU

Abstract

Bài luận văn này trình bày kết quả nghiên cứu về việc xây dựng hệ thống“Theo dõi đối tượng bằng mô hình học sâu”. Phần trọng tâm của hệ thống này là trình theo dõi đối tượng. Hoạt động dựa trên sự kết hợp giữa việc sử dụng trình phát hiện đối tượng được huấn luyện trước để phát hiện đối tượng xuất hiện trong video, tính hộp giới hạn của từng đối tượng được phát hiện và chuyển tọa độ của hộp giới hạn tới trình theo dõi đối tượng. Từ đó Dlib có thể bắt đầu theo dõi đối tượngbằngcách sử dụng một danh sách các đối tượng theo dõi đơn giản, sau đó cậpnhật tuầntự từng trình theo dõi, chỉ sử dụng một lõi duy nhất trong bộ xử lý. Cũngtrongbàiluận văn này, em sẽ đề cập đến vấn đề tối ưu hóa tốc độ thông lườngFPS(chỉ sốkhung hình trên giây xuất hiện trong video) để tăng chất lượng hình ảnh bằng cách phân phối trình theo dõi đối tượng trên nhiều tiến trình. Hệ thống sẽ theodõi liêntục chuyển động của đối tượng có trong video, đồng thời tính chỉ số thông lượngFPS cho thấy chất lượng hình ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng được các chức năng đề xuất và có chỉ số FPS cao trung bình ~21 FPS.