A critical review of the existing methods of object selection in a video stream
Authors: Смирнов А.В. , Власов Е.Е. 
Published: December 2023

Выделение контуров объектов в потоке видео в интеллектуальных системах видеонаблюдения является одной из основных операций при обработке изображения для дальнейшего анализа, поскольку контур содержит всю необходимую информацию для распознавания объектов по форме. Цель данной статьи – дать критический обзор существующих методов выделения объектов в потоке видео. Также статья посвящена анализу методов распознавания изображений и поиска их в видеопотоке. Проанализирована эволюция структуры сверточных нейронных сетей, используемых в области диагностики компьютерных видеопотоков. Произведен обзор существующих методов выделения объектов в потоке видео. Распознавание всего объекта лишь по его контуру позволяет не рассматривать внутренние точки изображения и существенно сократить объем обрабатываемой информации, предоставляя возможность осуществлять анализ изображений в режиме реального времени. В данной статье даны ответы на вопросы, что представляет собой методология и методика научных исследований. Так, в статье рассмотрена проблема выделения объектов в потоке видео в задачах обнаружения тревожных событий интеллектуальными системами видеонаблюдения. В результате сделаны выводы, что перспективным направлением дальнейших исследований является разработка алгоритмов выделения контуров изображений объектов, реализующих двухмасштабную статистическую модель изображения. Практическая значимость статьи заключается в том, что с целью улучшения основных характеристик интеллектуальных систем видеонаблюдения предложены алгоритмы выделения контуров изображений объектов, необходимых для обеспечения выявления четырех типов тревожных событий: появление и нахождение объекта в зоне наблюдения, перемещение объекта в запрещенном направлении, оставление и опрокидывание предмета.
The selection of contours of objects in the video stream in intelligent video surveillance systems is one of the main operations in image processing for further analysis, since the contour contains all the necessary information for recognizing objects by their shape. The purpose of this article is to give a critical overview of existing methods for selecting objects in a video stream. The article is also devoted to the analysis of image recognition methods and their search in the video stream. The evolution of the structure of convolutional neural networks used in the field of diagnostics of computer video streams is analyzed. An overview of existing methods for selecting objects in the video stream is made. It is worth saying that the recognition of the entire object only by its contour allows you not to consider the internal points of the image and thus significantly reduce the amount of information processed, providing the opportunity to analyze images in real time. In this article, based on available sources and published literature, answers are given to questions about what is the methodology and methodology of scientific research. So, the article considers the problem of selecting objects in the video stream in the tasks of detecting alarming events by intelligent video surveillance systems. As a result of the work, the author came to the conclusion that a promising direction for further research is the development of algorithms for selecting the contours of images of objects that implement a two-scale statistical image model. The practical significance of the article lies in the fact that, in order to improve the basic characteristics of intelligent video surveillance systems, algorithms are proposed for selecting the contours of images of objects necessary to ensure the identification of four types of alarming events: the appearance and location of an object in the observation zone, the movement of an object in a prohibited direction, the abandonment of an object and the overturning of an object.