Разработан ИИ-трекер для удержания целей вне поля зрения камеры

Новый подход значительно повышает надёжность ведения цели по сравнению с традиционным фильтром Калмана. Если классический метод теряет объект в 84% случаев, когда он пропадает из кадра на 0,75 секунды, то разработанный трекер сохраняет её в 82% эпизодов.

Эффективность нового трекера достигается за счёт предварительного моделирования движения объекта, что позволяет алгоритму прогнозировать его местоположение даже при отсутствии визуальных данных. Это критически важно для систем, где нет возможности использовать дальномеры, а вся информация поступает только с камеры.