<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2023.41.2.027</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1356</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Обнаружение и отслеживание объектов при движении мобильного робота с использованием обработки изображений</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Object detection and tracking when constructing mobile robot motion trajectory using image processing</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Хан</surname>
              <given-names>Мьо Хтун</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Han</surname>
              <given-names>Myo Htun</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>hanmyoe123htun@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Якунин</surname>
              <given-names>Алексей Николаевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Aleksey</surname>
              <given-names>Nikolaevich Yakunin</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>yakunin.alexey@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «МИЭТ» </aff>
        <aff xml:lang="en">National Research University (MIET) </aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Национальный исследовательский университет «МИЭТ» </aff>
        <aff xml:lang="en">National Research University (MIET) </aff>
      </aff-alternatives>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В настоящее время технологии мобильных роботов (МР) стремительно развиваются с целью выполнять задачи разведки на земле, под землей, на воде, под водой и в космосе. Для обеспечения управления движением МР в рамках этих разработок используются различные методы, такие как построение траекторий с использованием датчиков и камер. Основная задача данной статьи – изучение процесса обнаружения и отслеживания объектов при построении траекторий движения МР. В результате выполнения работ в режиме реального времени с использованием обработки видео с камеры видеонаблюдения были успешно обнаружены и выявлены параметры движения объектов. Полученные данные использовались для вычисления координат положения объектов в пикселях, что, в свою очередь, позволяет определить расстояние и угловую скорость МР. Для определения траектории движения МР полученное изображение обрабатывалось с помощью полнофункционального языка программирования MATLAB/Simulink. Это позволяет обеспечить точность вычислений и получить более детальную информацию о траектории движения МР. В целом, использование технологий мобильных роботов в различных сферах является актуальной и перспективной задачей для научных и инженерных исследований.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>Currently, mobile robot (MR) technologies are rapidly developing with a view to performing reconnaissance tasks on land, underground, on water, under water and in space. To provide MR motion control, various methods such as building trajectories using sensors and cameras are employed as part of these developments. The main objective of this article is to study the process of detecting and tracking objects when constructing MR motion trajectories. As a result of operating in real time using video processing from a video surveillance camera, the motion parameters of objects were successfully detected and identified. The obtained data were utilized to calculate the coordinates of the position of objects in pixels, which in turn helps to determine the distance and angular velocity of the MR. To determine the MR motion trajectory, the resulting image was processed by means of the full-featured MATLAB/Simulink programming language. This makes it possible to ensure the accuracy of calculations and obtain more detailed information about the trajectory of the MR. In general, the use of mobile robot technologies in various fields is a relevant and promising direction for scientific and engineering research.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>обнаружение</kwd>
        <kwd>отслеживание</kwd>
        <kwd>мобильный робот (MР)</kwd>
        <kwd>видеонаблюдение</kwd>
        <kwd>расстояние</kwd>
        <kwd>угловая скорость</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>detection</kwd>
        <kwd>tracking</kwd>
        <kwd>mobile robot (MR)</kwd>
        <kwd>video surveillance</kwd>
        <kwd>distance</kwd>
        <kwd>angular velocity</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1356"/>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Swapnil R. Sawalakhe, Shilpa P. Metkar. Foreground background traffic scene modeling for object motion detection. Annual IEEE India Conference (INDICON). 2014;1–6. DOI: 10.1109/INDICON.2014.7030493.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhe Chena, Ruili Wang b,c,∗, Zhen Zhanga, Huibin Wanga, Lizhong Xu. Background foreground interaction for moving object detection in dynamic scenes. Information Sciences. 2019;483:65–81.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Mohammad Mahdi Dehshibi, Amir Vafanezhad, Jamshid Shanbehzadeh. Kernel-Based Object Tracking Using Particle Filter with Incremental Bhattacharyya Similarity. 13th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS). 2013;50–54.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Liu J., Zhong X. An object tracking method based on Mean Shift algorithm with HSV color space and texture features. Applied Sciences. 2019;22(3):6079–6090.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Patel C. I., Patel R. Gaussian Mixture Model Based Moving Object Detection from Video Sequence. International Conference and Workshop on Emerging Trends in Technology. 2011;1:698–702.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Hiren Mewada, Jawad F. Al-Asad, Amit Patel, Jitendra Chaudhari, Keyur Mahant and Alpesh Vala. A fast region-based active contour for non-rigid object tracking and its shape retrieval. PeerJ Computer Science. 2021;7(2):1–19.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Bovik Alan C. The essential guide to video processing. Elsevier Science; 2009.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ching Wong, ShihAn Li, Chi Tai Cheng, Hoi Yi Wang. Fuzzy controller designed by GA for two-wheeled mobile robots. International Journal of Fuzzy Systems. 2007;9(1):22–30.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Youlian Zhu, Cheng Huang. An Improved Median Filtering Algorithm for Image Noise Reduction. International Conference on Solid State Devices and Materials Science. 2012;25:609–616.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Husein A.M., Calvin, David Halim, Raymond Leo, William. Motion detect application with frame difference method on a surveillance camera. Journal of Physics: Conference Series. 2019;1230(1):1–10.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Koteswara L. Rao, K. Sivanagi Reddy, and K. Pradeep Vinaik. Implementation of object tracking and velocity determination. International Journal of Information Technology and Knowledge Management. 2010;5(1):89–96.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>