منصة الرسائل والاطاريح: تجميع الكائنات المتحركة المتعددة استنادًا إلى مساراتها باستخدام خوارزمية تنقيب الرسومات

الخلاصة

تعتبر الرؤية الحاسوبية من المجالات العلمية المهمة في العصر الحديث لأن عناصر الفيديو تحتوي على معلومات غنية ومهمة يمكن من خلالها الحصول على المعرفة والبيانات للإشارة إلى كمية هائلة من المعلومات المفيدة. تعتبر عملية تمييز وفصل المعلومات المكتشفة فقط من المشاكل المعقدة والمعروفة. تعتبر مشكلة تصنيف وتجميع الأجسام المتحركة في بيانات الفيديو أيضًا مهمة معقدة تتطلب آليات وعمليات وخوارزميات لغرض حلها والحصول على نتائج متميزة قدر الإمكان. في هذه الرسالة، تم اقتراح نظام لغرض تجميع الأجسام المتحركة بناءً على سلوكها باستخدام خوارزمية تعدين الرسم البياني. تم اقتراح خوارزمية جديدة لغرض استخراج البيانات الكبيرة التي يتم تمثيلها باستخدام الرسم البياني. علاوة على ذلك، تم اقتراح خوارزمية لغرض تقليل البيانات واستخراج البيانات المهمة فقط. تم أيضًا تكييف بعض الخوارزميات المستخدمة في النظام المقترح من أجل زيادة أدائها. يقوم النظام المقترح أولاً بتقسيم إدخال الفيديو إلى إطارات متسلسلة. المرحلة الثانية هي تطبيق بعض عمليات المعالجة المسبقة لتحسين جودة الإطار (الصورة الثابتة). المرحلة الثالثة هي تطبيق YOLO للكشف عن كائنات متعددة وكائنات تتبع Deep-SORT لاكتشاف وتتبع الكائنات ذات الفئات المختلفة. المرحلة الرابعة هي بناء مسار لكل كائن وتطبيق خوارزمية تطبيع الشكل الجديدة المقترحة. المرحلة الخامسة هي استخراج ميزات المسارات وإنشاء رسم بياني لها، يتم تخزين بيانات الرسم البياني في قاعدة بيانات الرسم البياني. تتمثل المرحلة السادسة في تطبيق خوارزمية جديدة مقترحة لتعدين الرسم البياني لاستخراج البيانات المهتمة. أخيرًا، يتم تطبيق وسائل c الضبابية على البيانات العنقودية في عدد مختلف من المجموعات. تشير النتائج التجريبية إلى أن النظام المقترح قوي وذو أداء عالٍ. تعد الخوارزميات المستخدمة في الكشف والتتبع هي الأفضل من خلال مقارنتها بخوارزميات الكشف والتتبع الأخرى، ولديها دقة عالية. علاوة على ذلك، تُظهر خوارزمية التطبيع المقترحة أنه يتم تجاهل حوالي 50 ٪ من النقاط غير الغنية. علاوة على ذلك، أظهرت الخوارزمية المقترحة لتعدين الرسم البياني أداءً عاليًا لاستخراج البيانات المهتمة. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الخوارزمية المقترحة لتعدين الرسم البياني أداءً عاليًا بأكثر من 95٪ لاستخراج البيانات المهمة.