Texnologiyalari va komunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muxammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

---

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT 
TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI 
RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI 
MUXAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT 
AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI 
FILIALI 
 
KOMPYUTER KO'RISH 
FANIDAN 
MUSTAQIL ISH 
 
 
 
 
 
Bajardi:
MKI 11-22 guruh magistranti Shaxzod Boboqulov
 
Tekshirdi:

PhD, Hojiabkar Egamberdiyev

 
 
 
 

 
 
 
 
Qarshi - 2022 
 
 

---

Kompyuter ko‘rishiga asoslangan xarakatdagi videokuzatish 
tizimlari. Kompyuter ko‘rishiga asoslangan obektlarni tanish 
tizimlari. Kompyuter ko‘rishining kreking masalalariga tadbiqi. 
 
1 
Harakat video kuzatish tizimi
2 
Komputer ko’rish yordamida obyektlarni aniqlash 
3 
Krek aniqlashda kompyuter ko’rishni qo’llanilishi 
Xulosa 
Foydalanilgan adabiyotlar 
 
 
 

---

 
HARAKAT VIDEO KUZATISH TIZIMI
Kompyuterni ko'rish - bu kompyuter fanining nisbatan rivojlanayotgan 
bo'limi bo'lib, u turli xil tasvirlar yoki tasvirlar ketma-ketligidan iloji boricha 
ko'proq ma'lumot olishga harakat qiladi. O'nlab yillar davomida ortib borayotgan 
qiziqish va aniq tadqiqot mavzusi bo'lib, u sahnani tiklash, ob'ektni 
modellashtirish, vizualizatsiya, navigatsiya, tanib olish, kuzatish, virtual haqiqat 
yoki shunga o'xshash vazifalarda keng qo'llaniladi. Sun'iy intellektning kichik 
sohasi bo'lgan Kompyuterni ko'rish kompyuterlarni haqiqiy dunyoni tushunish va 
baholash uchun etarlicha qobiliyatga ega qiladi. Deep Learning modellarini 
qo'llagan holda, tizimlar endi raqamli tasvirlar shaklidagi ob'ektlarni sinchkovlik 
bilan tanib, ajrata oladi va keyin tasvirlar tasvirlanganiga mos ravishda javob 
beradi. Bundan tashqari, insonning vizual tizimini taqlid qilish usuli, qat'iy 
tadqiqotlar vizual bilishni talab qiladigan ishni avtomatlashtirishga qodir 
mashinalarni loyihalashni nazarda tutadi. 
1-rasm.
Komputer ko’rish orqali kuzatuv. 
Shu bilan birga, tekshirishni talab qiladigan juda ko'p o'lchovli ma'lumotlar tufayli 
tasvirni dekodlash jarayoni ikkilik ma'lumotlarning alohida shakliga nisbatan juda 
murakkab bo'ladi. Deep learning amaliyoti va neyron tarmoqlar kompyuter 
ko'rishni insonning ko'rish qobiliyatiga taqlid qilish qobiliyatiga ega qildi. Bundan 

---

tashqari, kompyuterni ko'rish insonning vizual kognitiv tizimiga nisbatan 
tasvirlardan naqshlarni aniqlashga moslashadi. Ilg'or texnologiyalar bilan 
kompyuterni ko'rish neyron tarmoqlari tomonidan ishlab chiqilgan chuqur 
o'rganish algoritmlari tomonidan quvvatlanadi, bu tasvirlar tuyg'usini tushunish 
uchun konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) deb ataladi. Ushbu neyron 
tarmoqlar tasvirlarda mavjud bo'lgan hamma narsani olish va aniqlash algoritmini 
tushirishga yordam beradigan juda ko'p tasvir namunalarini joylashtirish orqali 
o'rgatiladi. Shundan so'ng, bu neyron tarmoqlar tasvirlarni piksel bo'yicha 
tekshiradi va naqshlarni aniqlaydi va ularni eslab qoladi (esda saqlaydi), har bir 
kirish tasviri uchun optimal natija bilan birga nazorat ostida o'rganish holatida 
bo'lishi kerak, shuningdek, konturlarni tekshirish va tasvir elementlarini toifalarga 
ajratish uchun. ranglar.