REAL VAXTDA OBYEKTİN AŞKARLANMASI METODLARI

Real vaxtda obyektin aşkarlanması tətbiqləri əhatə edən kompüter görməsinin mühüm aspektidir. Buna əsas nəqliyyat vasitələri, müşahidə, robototexnika və artırılmış reallıq aiddir. Bu iş real vaxtda obyekt aşkarlamasını araşdıran texnikaları, onların süni intellektdəki əhəmiyyətini vurğulayır.

Əsas məqsəd şəkillər və ya video axınlarında obyektin sürətli və dəqiq identifikasiyasıdır. Dərin öyrənmə, xüsusən də Konvolutional Neyron Şəbəkələr (CNN), obyekt aşkarlanmasında inqilab etdi. Emal sürətini artırmaq üçün GPU, TPU kimi aparat təminatı sürətləndiriciləri, FPGA-lar real vaxtda nəticə çıxarmağı asanlaşdırır.

Real vaxtda obyektin aşkarlanmasında çətinliklərə gecikmə, miqyas dəyişikliyi və qarışıq mühitlər daxildir. Tədqiqatçılar dəqiqlik və sürət arasındakı mübadilələri idarə etməlidirlər. Real vaxtda obyekt aşkarlanması müxtəlif tətbiqlərdə intellektual sistemlərə imkan verən kompüter görməsində əsas rol oynayır. Davamlı dərin öyrənmə alqoritmlərinin və aparat imkanlarının təkamülü bu sahənin sərhədlərini genişləndirir, onu süni intellektdə dinamik tədqiqat sahəsinə çevirir.

Açar sözlər: Obyekt aşkarlama, dərin öyrənmə, real vaxtda aşkarlama, alqoritm aşkarlama, Konvolutional Neyron Şəbəkələr, Tensor emal vahidləri

Farid Guluzada

Azerbaijan State Oil and Industry University

master student

guluzadafarid@gmail.com

Real-time object detection methods

Abstract

Real-time object detection is an important aspect of computer vision involving autonomous applications. This includes basic vehicles, surveillance, robotics, and augmented reality. This work highlights real-time object detection techniques and their importance in artificial intelligence.

The main goal is fast and accurate object identification in images or video streams. Deep learning, especially Convolutional Neural Networks (CNN), has revolutionized object detection. Hardware accelerators such as GPU, TPU, and FPGAs facilitate real-time inference to increase processing speed.

Difficulties in real-time object detection include latency, scaling, and cluttered environments. Researchers must manage the trade-offs between accuracy and speed. Real-time object detection plays a key role in computer vision, enabling intelligent systems in a variety of applications. The continuous evolution of deep learning algorithms and hardware capabilities is pushing the boundaries of this field, making it a dynamic area of research in artificial intelligence.

Keywords: Object detection, deep learning, real-time detection, algorithm detection, Convolutional Neural Networks, Tensor processing units

[attachment=5562]

Baxış: 131

Redaktə et