Mavzu: Parzen oynasi metodi uchun informativ alomatlar to‘plamini hisoblash

Xulosa 6
 -bo'limda . 
2 ALOQALI ISH 
Ushbu maqolada bir nechta ob'ektni kuzatishdagi tugunlar diskret aniqlashlar 
o'rniga trekletlar bilan almashtiriladi, maqsadlar esa trekletlar xususiyati bilan ham 
bog'lanadi. Shuning uchun biz hozirgi tadqiqotlarni treklet hosil qilish va 
traektoriya assotsiatsiyasi aspektlari bo'yicha ko'rib chiqamiz va tahlil qilamiz. 
Tracklet avlodi 
Tracking-by-tracklet (TBT) identifikatorni o'zgartirish bilan bog'liq 
muammolarni va etishmayotgan aniqlash natijasida kelib chiqadigan 
parchalanishni engillashtirishga yaxshi ta'sir qiladi. TBD bilan solishtirganda, TBT 
aniqlashlarga kamroq bog'liq. So'nggi bir necha yil ichida ba'zi tadqiqotchilar 
aniqlashlarni bog'lash uchun grafik tarmoq optimallashtirishdan [ 
3 ] 
foydalanganlar. 
So'nggi paytlarda trekletlarni yaratishning ko'proq usullari taklif 
qilinmoqda, masalan, onlayn o'rganish modeli va iterativ klasterlash. Chjan va 
boshqalar. [ 
4
 ] yuqori ishonchga ega trekletlarni yaratish uchun k-partiteli grafik 
asosidagi klasterlash usulini taklif qildi. Ichki identifikatorni almashtirishni oldini 
olish uchun bir xil ob'ektning har qanday ikkita aniqlanishi o'rtasidagi o'xshashlikni 
ko'rib chiqadi. Huang va boshqalar. [ 
5
] bir kameradan olomon sahnalarda bir 
nechta ob'ektlarni ishonchli kuzatish uchun aniqlashga asoslangan uch darajali 
ierarxik assotsiatsiya yondashuvini joriy qildi. Shen va boshqalar. [ 
6
 ] trekletlarni 
bog'lash uchun ikki darajali optimallashtirish formulasini yaratdi va trekletlarni 

---

bog'lash uchun o'rganiladigan tarmoq oqimini o'rgatdi. Vang va boshqalar. [ 
7
] 
trekletlarni yaratish uchun epipolyar geometriyani taklif qildi va trekletlarni tashqi 
ko'rinishi va vaqtinchalik xususiyatlarini hisobga olgan holda guruhlarga ajratish 
uchun ko'p miqyosli TrackletNet qurdi. Vang va boshqalar. [ 
8
] trekletlarning 
harakati va tashqi koʻrinishi xususiyatlarini tasvirlash uchun onlayn oʻrganilgan 
usulni taklif qildi va keyin dastlabki trekletlarni yaratish uchun uzluksiz eng qisqa 
yoʻl algoritmini qoʻlladi. Ushbu usullar kamdan-kam hollarda real vaqt rejimini 
qo'llashni ko'rib chiqadi. Global optimallashtirish onlayn o'rganish usullari kichik 
aniqlikni oshirish evaziga juda ko'p hisob-kitoblarni sarflaydi. Ba'zi olimlar 
trekletlarni yaratish uchun to'g'ridan-to'g'ri ochko'z algoritmdan foydalanadilar, 
lekin ko'p hollarda uning mustahkamligi past. 
Trekletlar bo'yicha kuzatuvning real vaqt rejimida qo'llanilishini kengaytirish 
uchun biz Parzen oynasini baholashga asoslangan trekletlarni yaratish usulini taklif 
qilamiz. Biz trekletlarni yaratishda harakat ma'lumotlari va tashqi ko'rinish 
xususiyatlarining og'irligini o'zgartirish uchun sahna ob'ektlarining mahalliy 
zichligini baholaymiz. Ushbu maqolada bizning usulimiz hech qanday modelni 
o'rganish yoki iterativ optimallashtirishni amalga oshirmaydi. 
Traektoriya assotsiatsiyasi 
Detektor ishlashining yaxshilanishi bilan aniqlash bo'yicha kuzatish 
yondashuvi bir nechta ob'ektni kuzatishda asosiy oqimga aylanadi va ma'lumotlar 
assotsiatsiyasi MOTning asosiy qismi 
sifatida
 qaraladi [ 
9-11
 ]. MOTning 
ma'lumotlar assotsiatsiyasi masalasini hal qilish uchun turli xil algoritmlardan 
foydalaniladi, masalan, grafikni optimallashtirish masalasiga asoslangan 
assotsiatsiya algoritmi [