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.
Модификация алгоритма улучшила отслеживание объектов на видео
Ученые МТУСИ предложили новый подход к улучшению реидентификации объектов — процесса отслеживания одного и того же объекта на протяжении всего видеоряда.
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.
В поиске сигналов от внеземных цивилизаций ученые решили сосредоточиться не на целенаправленных посланиях человечеству, а на случайных «утечках информации» из межпланетного пространства гипотетической обитаемой системы. По расчетам, в определенные моменты до нас могут доходить сигналы внеземной космической связи. Кстати, благодаря «общению» Земли с марсианскими и другими зондами мы тоже постоянно невольно сообщаем о себе в глубокий космос.
Модель, представленная учеными из коллаборации DESI и Мичиганского университета (США), может перевернуть представления о происхождении темной энергии. Авторы нового исследования полагают, что черные дыры, поглощая вещество, постепенно преобразовывают его в энергию, гипотетически ответственную за расширение Вселенной.
Устройство Вселенной обычно описывают с помощью уравнений общей теории относительности Эйнштейна. Но чтобы понять, как гравитация ведет себя в экстремальных условиях — например, при рождении черных дыр или в момент гипотетической инфляции — классического подхода недостаточно. Сделать это можно, как показали авторы нового исследования, обратившись к методу численной относительности.
К 2025 году около 30 стран приняли программы по развитию водородной энергетики, а совокупный объем инвестиций в эту область превысил 150 миллиардов долларов. Эксперты полагают, что замена дизельных авто на водородные снизит выбросы на 80-90%, а водородные самолеты способны уменьшить углеродный след на 50-75%. Но при использовании водорода в двигателях внутреннего или внешнего сгорания, происходит взаимодействие с металлом, что наиболее опасно при высоких температурах. Это может вызвать их разрушение, в результате чего возникает риск пожара или взрыва с тяжелыми последствиями для пассажиров. Ученые Пермского Политеха впервые выяснили, как водород влияет на металлы в условиях экстремальных температур (800 градусов и выше), в которых работают двигатели самолетов и машин. Это продвинет авиационную, машиностроительную и нефтегазовую отрасли в безопасном использовании водорода в качестве источника энергии.
Ученые обнаружили косвенные доказательства существования мира размером с Землю за орбитой Нептуна. Эта гипотетическая планета отличается от предполагаемой Девятой планеты не только размером, но и гравитационным влиянием на другие объекты.
Большие кошки (Pantherinae) обычно охотятся на животных своего или меньшего размера. У снежных барсов, как выяснилось, другие предпочтения. Новое исследование показало, что ирбисы чаще нападают на взрослых горных козлов, которые как минимум вдвое превосходят хищников в весе. Ученые объяснили, с чем может быть связан такой выбор добычи.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Возраст находок — около 5500 лет, они лежат во множестве круглых ям, чьи стены укреплены кирпичом. Среди обнаруженных орудий из кремня есть и сотни неиспользованных, которые могут быть ритуальным подношением богам.
Гостингом (от английского «призрак») называют ситуацию, когда человек прекращает общение или отношения, «пропадая с радаров» без объяснения причин. Исследователи из США сымитировали такое поведение, а затем проанализировали реакцию людей на него.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии