В работе представлен гибридный алгоритм компьютерного зрения, объединяющий сегментационную модель SAM (Segment Anything Model 2.1) и модифицированный метод MeanShift. Алгоритм обеспечивает автономное отслеживание динамических объектов (в том числе роботов) без предварительного дообучения под конкретную конфигурацию, обладает высокой устойчивостью к резким движениям, смене освещения и параллаксу при работе с несколькими камерами, а также функционирует в реальном времени на оборудовании с ограниченной производительностью. Новизна заключается в использовании семантической маски SAM вместо цветовой гистограммы, что даёт инвариантность к цвету и условиям съёмки и позволяет определять не только положение, но и точную ориентацию объекта в 360°.

Вашукевич Е.Ю. (науч. рук. Шаветов С.В.) Гибридный алгоритм трекинга динамических объектов на основе модели sam 2.1 и модифицированного метода meanshift // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17566