Mustaqil trayektoriyali obyektlarni qayta identifikatsiyalash masalasi

Ko‘p obyektli kuzatuv (Multi-Object Tracking, MOT) tizimlari zamonaviy kompyuter ko‘rish va sun’iy intellekt sohalarining eng muhim yo‘nalishlaridan biri bo‘lib, ular real vaqt rejimida harakatlanayotgan bir nechta obyektlarni aniqlash va ularni ketma-ket kadrlar orqali kuzatib borishga mo‘ljallangan. Bunday tizimlar nafaqat obyektni aniqlaydi, balki uni vaqt davomida identifikatsiyalab, har bir obyektning harakat trayektoriyasini aniqlash imkonini beradi. Shu bilan birga, ko‘p obyektli kuzatuv tizimlarining aniqligi va ishonchliligi bir qator texnik muammolar, jumladan obyektlarning bir-birini to‘sib qo‘yishi (occlusion), kameraning ko‘rish maydonidan chiqib ketish holatlari, yorug‘lik sharoiti, harakat tezligi va fonning murakkabligi kabi omillar bilan cheklanadi. Natijada, tizim obyektni yo‘qotib qo‘yishi yoki uni boshqa obyekt bilan chalkashtirib yuborishi mumkin. Ushbu muammolarni bartaraf etish maqsadida zamonaviy MOT tizimlarida chuqur o‘rganish (deep learning), konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), rekurrent neyron tarmoqlar (RNN), transformer arxitekturasi va obyektni qayta identifikatsiyalash (Re-ID) kabi ilg‘or algoritmlar keng qo‘llanilmoqda. Ayniqsa, obyektlarning harakat trayektoriyalarini bashorat qilish hamda vaqtincha yo‘qolgan obyektlarni aniqlash va qayta tiklash uchun mo‘ljallangan modellar tizim samaradorligini oshirishda muhim rol o‘ynamoqda