Texnologiyalari va komunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muxammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

 
 
 
 
 
 
 

---

XULOSA 
Ob'ektning keskin harakati, ob'ektning ham, sahnaning ham tashqi 
ko'rinishining o'zgarishi, qattiq bo'lmagan ob'ekt tuzilmalari, ob'ektdan ob'ektga va 
ob'ektdan sahnaga tiqilib qolish va kamera harakati tufayli ob'ektlarni kuzatishda 
ko'plab qiyinchiliklar yuzaga keladi.
Harakatlanuvchi ob'ektni aniqlash 
kompyuterni ko'rishda muhim ahamiyatga ega. Voqealarga asoslangan kameralar 
inson ko'zining ishini taqlid qilish orqali ishlaydigan bio-ilhomlangan 
kameralardir. Ushbu kameralar an'anaviy ramkaga asoslangan kameralarga 
nisbatan bir qancha afzalliklarga ega, masalan, kechikishning kamayishi, HDR, 
yuqori harakat paytida harakatning xiralashishi, kam quvvat sarfi va boshqalar. 
Ushbu afzalliklarga qaramay, hodisaga asoslangan kameralar shovqinga sezgir va 
past piksellar soniga ega. Bundan tashqari, ushbu kameralarda harakatlanuvchi 
ob'ektni aniqlash vazifasi qiyin, chunki hodisaga asoslangan sensorlarda tekstura 
va rang kabi foydali vizual xususiyatlar mavjud emas. Ushbu maqolada biz 
hodisalarga asoslangan ma'lumotlarda harakatlanuvchi ob'ektlarni aniqlashda k-
vositalari klasterlash texnikasini qo'llashni o'rganamiz. Ob'ektlarni kuzatish 
kompyuterni ko'rish sohasidagi muhim vazifadir. Bu qiyin muammo. 

---

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR 
1. https://www.analyticssteps.com/blogs/an-overview-to-computer-vision-thats-
redefining-surveillance
 
2. https://www.fritz.ai/object-detection/
 
3. https://en.wikipedia.org/wiki/Moving_object_detection 
4. 
https://www.wipro.com/engineering/surface-crack-detection-using-computer-
vision
 
5. UMK, “Kompyuter Ko’rishi”, Qarshi- 2021