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 Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.
Ученые Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х.М. Бербекова более десяти лет изучают уникальные свойства кефирных зерен — природных симбиотических сообществ микроорганизмов, собранных в высокогорных районах Кавказа. Исследования показывают, они могут стать основой для новых методов лечения кишечных заболеваний, восстановления иммунитета и даже создания космического питания.
Квантовые эффекты помогают ученым во множестве сфер, но работать с ними не просто — степень определенности квантового мира концептуально отличается от того, что существует в классической физике. Чтобы подтвердить, что они работают с нужными квантовыми состояниями, физикам приходится постараться.
Морские биологи впервые детально задокументировали процесс родов у диких кашалотов. Анализ видеозаписей и акустических сигналов показал, что самки из разных родственных линий временно объединяются, чтобы по очереди выталкивать новорожденного на поверхность для дыхания. Это первое доказательство взаимопомощи при родах между неродственными особями у видов, не относящихся к приматам.
Ученые Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х.М. Бербекова более десяти лет изучают уникальные свойства кефирных зерен — природных симбиотических сообществ микроорганизмов, собранных в высокогорных районах Кавказа. Исследования показывают, они могут стать основой для новых методов лечения кишечных заболеваний, восстановления иммунитета и даже создания космического питания.
Во время нейроанатомического исследования тканей полового члена ученые выявили высокую плотность нервных окончаний в области, которую анатомы и хирурги долгое время оставляли без должного внимания. Авторы научной работы предположили, что эта зона может играть важную роль в формировании сексуальных ощущений, и допустили, что именно там у мужчин находится аналог так называемой «точки G».
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
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