Прогнозування траєкторій рухомих об’єктів як елемент інтелектуального відеоспостереження з БПЛА

Abstract

У роботі проведено порівняльний аналіз трьох сучасних методів трекінгу, що застосовуються у системах комп’ютерного зору для відстеження об’єктів у динамічних умовах з метою прогнозування траєкторій рухомих об’єктів, що є ключовим елементом інтелектуального відеоспостереження з використанням безпілотних літальних апаратів. Розглянуто їх ефективність за різних сценаріїв зйомки та проаналізовано можливі напрями підвищення точності та надійності відстеження, зокрема для завдань прогнозування траєкторій. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення систем відеоспостереження на базі дронів у задачах моніторингу та безпеки.

This paper presents a comparative analysis of three modern tracking methods used in computer vision systems for object tracking under dynamic conditions, aimed at predicting the trajectories of moving objects — a key component of intelligent video surveillance employing unmanned aerial vehicles. Their performance under various recording scenarios is examined, and potential approaches to improving tracking accuracy and reliability, particularly for trajectory prediction tasks, are analyzed. The obtained results can be applied to enhance drone-based video surveillance systems for monitoring and security purposes.