• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
7 февраля
МТУСИ
299

Модификация алгоритма улучшила отслеживание объектов на видео

4.4

Ученые МТУСИ предложили новый подход к улучшению реидентификации объектов — процесса отслеживания одного и того же объекта на протяжении всего видеоряда.

Модификация алгоритма улучшила отслеживание объектов в видеоряде / © LionDoc, ru.wikipedia.org

В современном мире технологии компьютерного зрения играют ключевую роль в различных сферах жизни, от регулирования дорожного движения до обеспечения безопасности на улицах. Одна из важнейших задач в этой области — реидентификация объектов. Однако несмотря на кажущуюся простоту, процесс реидентификации требует использования сложных алгоритмов, сталкивающихся с такими вызовами, как большое количество параметров, долгое время обучения и низкая скорость исполнения.

Ученые МТУСИ предложили новый подход к улучшению реидентификации объектов. В своей работе они использовали современные инструменты, такие как среда Google Colab, язык программирования Python, а также пакеты Super Gradients для работы с моделью YOLO-NAS и Filterpy для реализации алгоритмов отслеживания. В исследовании основной акцент сделан на возможности отслеживания сразу нескольких движущихся целей, присутствующих в кадре. Используются алгоритмы отслеживания нескольких объектов SORT, то есть алгоритм сортировки и DeepSORT — алгоритм глубокой сортировки.

«Одним из базовых алгоритмов для отслеживания объектов является SORT. Он работает быстро, но в сложных условиях, таких как перекрытие объектов или их движение в обратном направлении, может давать сбои. Более совершенный алгоритм — DeepSORT — использует нейронные сети для более точного отслеживания, даже в условиях помех. Алгоритм SORT состоит из четырех основных компонентов: обнаружение, оценка, сопоставление данных, а также создание и удаление идентификаторов треков. Однако в сложных ситуациях, например, при перекрытии объектов или изменении направления их движения, SORT демонстрирует снижение точности», — отметил Тимур Дмитриевич Потапченко, к.т.н., доцент кафедры «Программная инженерия» МТУСИ.  

Исследователи МТУСИ провели эксперимент, используя видеозапись с проезжающими автомобилями. Камера была немного смещена от центра, а фонарный столб перекрывал часть обзора, создавая дополнительные сложности. В ходе исследования выяснилось, что алгоритм SORT действительно дает сбои в таких условиях.  Улучшая алгоритм сортировки глубокой сортировкой, в исследовании демонстрируется общее улучшение поведения процесса реидентификации движущихся объектов

«После загрузки видео и получения первоначального набора обнаружений с помощью продвинутой модели YOLO-NAS каждому объекту был присвоен уникальный идентификатор. Затем объекты отслеживались по всем кадрам видеопотока с использованием алгоритма DeepSORT.  В результате все автомобили были успешно идентифицированы и отслежены, даже те, которые частично перекрывались», — подчеркнул Юрий Садыев, магистрант МТУСИ.  

Однако в ходе исследования была замечена ошибочная классификация типов транспорта. Например, легковой автомобиль мог быть ошибочно распознан как грузовик. Ученые предлагают решить эту проблему за счет увеличения объема данных для обучения и количества эпох.  

В реальных условиях оборудование не всегда может обрабатывать видео со стандартной частотой 30 кадров в секунду. Ученые провели эксперимент, пропуская 1, 2 и 3 кадра, чтобы понять, как это влияет на работу алгоритмов.  

Результаты показали, что общая производительность процесса реидентификации сильно зависит от производительности детектора объектов. Алгоритм SORT изначально работает быстрее, достигая 50 кадров в секунду, но DeepSORT в сочетании с облегченной моделью и пропуском кадров не только увеличивает скорость, но и позволяет отслеживать объекты в сложных условиях.  

Исследование подтвердило, что улучшенный алгоритм глубокой сортировки является мощным инструментом для задач отслеживания и реидентификации объектов, особенно в условиях, где объекты временно скрываются, перекрываются или находятся в толпе. При этом даже с учетом пропуска кадров алгоритм сохраняет высокую точность, что делает его применимым в реальных сценариях с ограниченными аппаратными ресурсами.

Работа ученых МТУСИ имеет большое практическое значение. Улучшенные алгоритмы реидентификации могут быть использованы в системах видеонаблюдения, автономных транспортных средствах, робототехнике и других областях, где важно точно отслеживать объекты в реальном времени.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — ведущее отраслевое техническое высшее учебное заведение Центральной России по подготовке кадров для IT и телеком-индустрии, подведомственное Министерству цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. Основан в 1921 году на базе Московского электротехнического института народной связи им. В.Н. Подбельского. Ежегодно МТУСИ выпускает востребованных специалистов в области связи, информационных технологий, квантовых коммуникаций, робототехники, информационной безопасности и цифровой экономики. В состав университета входят 5 факультетов, 34 кафедры, 2 филиала (Волго-Вятский и Северо-Кавказский), Колледж телекоммуникаций, Музей электросвязи, Квантовый центр, Центр робототехники, Лаборатория AR/VR, Центры заочного обучения бакалавров и магистров, Центр индивидуального обучения.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 11:04
НИУ ВШЭ

Команда российских исследователей, включая ученых из НИУ ВШЭ, применили искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на VK-сообщества. Оказалось, что алгоритмы могут с высокой точностью предсказывать, кто отличник, а у кого трудности с учебой.

3 часа назад
Александр Березин

В длительном выступлении 30 мая 2025 года Илон Маск не ограничился повторением уже известного, но и обозначил ряд новых моментов по программе Starship и конкретике первых нескольких волн полетов на Марс.

27 мая
Любовь Соковикова

Хотя попытки объединить квантовую теорию и гравитацию десятилетиями терпели неудачу, ученые продолжают выдвигать новые, порой крайне спорные гипотезы. Авторы нового исследования, например, предложили посмотреть на гравитацию так же, как на другие фундаментальные силы природы — через симметрии и поля.

26 мая
Unitsky String Technologies Inc.

Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.

27 мая
НИУ ВШЭ

Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе.

27 мая
Любовь Соковикова

Хотя попытки объединить квантовую теорию и гравитацию десятилетиями терпели неудачу, ученые продолжают выдвигать новые, порой крайне спорные гипотезы. Авторы нового исследования, например, предложили посмотреть на гравитацию так же, как на другие фундаментальные силы природы — через симметрии и поля.

6 мая
Редакция Naked Science

Да, с волосами и люком все так. У космонавта Суниты Уильямс волосы на МКС плавали свободно, а у Кэти Пэрри и прочих в полете 14 апреля 2025 года — нет. Но это не значит, что суборбитального космического полета первого чисто женского экипажа не было или что он был инсценировкой. Причем, в общем-то, чтобы понять это, даже не нужно обладать специальными знаниями.

22 мая
ПНИПУ

Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.

6 мая
Александр Березин

Мощнейшее отключение электроэнергии за последние 20 лет истории Европы случилось уже неделю назад, а испанские власти пока так и не объявили о его причинах. Это логично: как мы покажем ниже, ответ на вопрос, кто виноват, получится очень неполиткорректным. И, более того, противоречащим линии правящей в Испании партии. Но мы живем за тысячи километров от нее, поэтому можем себе позволить аполитичный анализ случившегося. Так что же произошло на самом деле и каковы наши шансы увидеть подобное у себя дома?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно