Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Найден способ повысить точность распознавания действий человека с камер видеонаблюдения
На стратегически важном промышленном производстве, в местах большого скопления людей, торговых центрах, концертных залах и образовательных учреждениях устанавливают камеры видеонаблюдения. В них встроена технология распознавания движений человека, которая фиксирует и классифицирует их при появлении в кадре изменяющегося объекта. В зависимости от характера действий и установленных ограничений она формирует ответную реакцию. В случае опасности можно инициировать меры предотвращения чрезвычайных происшествий. Однако правильная работа такой системы и своевременное реагирование зависит от точности и скорости распознавания ситуаций. Ученые Пермского Политеха предложили математическую модель описания человека, применение которой повышает точность распознавания изображений с видеокамер до 95 процентов.
Статья опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления». Исследование проведено в рамках реализации программы «Приоритет 2030».
Для распознавания действий с камер видеонаблюдения нужно выделить человека как отдельный объект, выявить информацию о положении его тела и последовательности движений. При этом необходимо хранить эти данные для дальнейшей обработки и решения задачи классификации. Важную роль в этом процессе играет математическая модель и способ ее представления.
Модели описания по набору кадров, когда действие в каждом из них идентифицируется отдельно, имеют недостаток – в поле могут находиться другие люди и предметы, из-за которых информация анализируется некорректно. Для устранения этого фактора чаще используют векторную модель – движения определяют при помощи последовательности координат ключевых точек в скелете человека. Для повышения точности их группируют, что позволяет алгоритму находить и обрабатывать информацию о различных частях тела.
Для точного распознавания объекта в пространстве данные подвергают процедуре нормализации, при которой ключевые точки из пиксельных переводятся в реальные значения. Существующие способы не учитывают большую вариативность поворотов и положения человека в пространстве. Одни и те же движения, выполненные при разном смещении относительно камеры, вероятнее всего, будут распознаны, как разные. Часто это затрудняет работу системы, требуется значительное увеличение объема памяти устройства и усложнение алгоритмов расчета, что не всегда практически реализуемо с точки зрения временных и финансовых ресурсов.
Ученые Пермского Политеха нашли способ ускорить обработку получаемого видеоматериала и повысить точность определения движений объекта. Для этого они проанализировали существующие модели распознавания скелетов людей и используемые алгоритмы обработки. По результатам исследования они предложили внедрить в систему видеонаблюдения оригинальные модель и технологию нормализации видеоизображений.
«Мы создали упрощенную модель, в которой отсутствует лишняя для наших исследований информация, например, о положении пальцев рук. Зачастую их местонахождение зашумлено, но при этом на обработку также уходит время, усложняется процесс распознавания действий. Ключевыми точками в нашей модели стали глаза, плечи, бедра, локти, кисти, колени и ступни. Также мы предложили алгоритм преобразования информации о движении скелета человека, который распознает действия, сравнивая для большей точности данные с разных камер или под разными углами», – рассказывает Александр Князев, аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ.
«Эксперименты показали, что наша модель и технология нормализации видеоизображений позволили достичь точности распознавания в 95 процентов. А применение первичных данных обеспечивало лишь 35 процентов точности», – комментирует Рустам Файзрахманов, заведующий кафедрой «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, доктор экономических наук.
Внедрение разработки ученых Пермского Политеха позволит улучшить точность распознавания действий человека с камер видеонаблюдения, что эффективно для мониторинга и сохранения безопасности на производственных предприятиях, охраняемых территориях и общественных местах. Интерес к разрабатываемой технологии уже проявили несколько промышленных компаний. Инициатива поддержана Фондом содействия инноваций – одобрен грант по программе Старт-1.
Telegram 
Дзен 
VK Господствующая версия происхождения Луны требует столкновения Земли с другой планетой. Ученые попытались вычислить, откуда гипотетическая Тейя для этого должна была появиться. И пришли к выводу, что она вряд ли прибыла издалека.
Исследователи из Великобритании и Танзании разработали метод автоматической классификации львиных вокализаций с помощью машинного обучения. Новый подход позволил не только уточнить структуру рева, выделив в нем ранее неизвестный элемент, но и повысить точность идентификации отдельных особей до 87%. Попутно выяснилось, что хищники из разных регионов Африки «разговаривают» по-разному.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно