При ознакомлении с вопросом применения ИИ в вопросах компьютерного зрения (интеллектуальные системы видеонаблюдения) на фоне обилия статей выделил следующие литературные источники:

📘Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития / ред. Р. Дэвис, М. Терк; пер. с англ. В. С. Яценкова. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 690 с. (скачивать здесь)
📘Davies E. R. Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning, 5th edition. Oxford, UK: Academic Press, 2017. 858 p.
📘Deepika Ghai. Machine Learning Algorithms for Signal and Image Processing / Deepika Ghai; IEEE Press Wiley, 2023. – 487 p.
📘Рассел, Стюарт. Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание, том 3. О бучение, восприятие и действие.: Пер. с англ. / Рассел Стюарт, Норвиг Питер. - СПб.: ООО "Диалектика", 2022. - 640 с.
📘Конушин А.С. Компьютерное зрение. Лекции по информатике (скачивать здесь)
📘Сорокин А.Б. Сверточные нейронные сети: примеры реализаций [Электронный ресурс]: Учебно-методическое пособие / Сорокин А.Б., Железняк Л.М., Зикеева Е.А. — М.: МИРЭА – Российский технологический университет, 2020. – 200 c.
📘Алпатов, Б.Я. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. – М.: Радиотехника, 2008. – 176 с.
📘Бабаян, П.В. Обработка изображений в системах обнаружения и сопровождения объектов. Классические методы. Учебное пособие для вузов / П.В. Бабаян, В.С. Муравьев, С.А. Смирнов, В.В. Стротов; М.: Горячая линия – Телеком, 2024. – 168 с. (обращаться сюда)
📘Лукьяница, А.А. Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин; М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. – 518 с.
📘Ворона, В.А. Технические средства наблюдения в охране объектов / Ворона В.А., Тихонов В.А.– М.: Горячая линия – Телеком, 2011. – 184 с.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: детекция объектов.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: сегментация изображений.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: классификация изображений.
📰Yu-Hsi Chen. Strong Baseline: Multi-UAV Tracking via YOLOv12 with BoT-SORT-ReID

#нейросети