ANALYSIS AND DEVELOPMENT OF SOLUTIONS FOR CAPTURING OBJECTS FROM VIDEO STREAM WITHOUT PRE-TRAINING OF ENTITY RECOGNITION ALGORITHM
Authors: Юров А.Н. , Паринов М.В. 
Published: December 2023

рассмотрены алгоритмические решения библиотеки компьютерного зрения, которые позволяют отслеживать объекты по захвату некоторой фрагментной области в видеопотоке. Перечислены дополнительные программные библиотеки, набор которых необходим для создания программного решения на основе ядра Linux. Рассмотренные вспомогательные библиотеки не требовательны к аппаратной части вычислительных систем и могут быть установлены на микрокомпьютеры типа Raspberry Pi, Orange PI, FriendlyARM, NVIDIA Jetson. Кроме того, приведена структура проектного решения в виде диаграммы классов с описанием функциональных методов в ней. На основе предложенной структуры классов, и опираясь на реализацию алгоритмов в библиотеке компьютерного зрения, было создано приложение, в котором производится захват и удержание объекта в видеопотоке с выводом координат изменения объекта в процессе движения указанного объекта. Работа приложения была протестирована на некотором предварительно подготовленном видеопотоке, а также в реальном времени на произвольных объектах. Выявлены неточности в работе приложения, связанные с типовыми алгоритмами захвата и удержания объектов без предварительного обучения. Подготовлена кроссплатформенная структура приложения на основе программного средства автоматизации сборки программного обеспечения из исходного кода, позволяющая обеспечить простой, а также единый интерфейс управления, и подготовить процесс установки и сборки пакетов. Разработка подготовлена для использования в операционной системе Linux Manjaro на базе 64-х разрядной архитектуры, однако с использованием генератора автоматизированной системы сборки проектов можно подготовить реализацию программы для ОС Windows

the article considers algorithmic solutions of the computer vision library, which allow to track objects by capturing some fragment area in the video stream. Additional program libraries are listed, the set of which is necessary to create a software solution based on the Linux kernel. The considered auxiliary libraries are not are not demanding to the hardware part of computing systems and can be installed on microcomputers Raspberry Pi, Orange PI, FriendlyARM, NVIDIA Jetson. In addition, the paper presents the structure of the of the design solution in the form of a class diagram with a description of functional methods in it. Based on the proposed class structure and relying on the implementation of algorithms in the computer vision library, an application was created, in which the object is captured and held in a video stream with the output of coordinates of the object change in the process of the specified object movement. The work of the application was tested on some pre-prepared video stream, as well as in real time on arbitrary objects. In addition, inaccuracies in the application's operation were revealed of the application related to typical algorithms of capturing and holding objects without preliminary training. A cross-platform application structure based on a software tool for automating the assembly of the software from source code, allowing to provide a simple as well as unified management interface and to prepare the process of installing and building packages. The development is prepared for use in Linux Manjaro operating system based on 64-bit architecture, but with the use of the generator of the automated system of project building it is possible to prepare implementation of the program for Windows.