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.
В МТУСИ разработали алгоритм обнаружения девиантного поведения
Ученые МТУСИ создали алгоритм обнаружения девиантного поведения на основе видео в реальном времени с поддержкой нескольких камер и нескольких людей, основанный на оценке позы человека и открытой исходной форме алгоритма OpenPifPaf.
Проблема обеспечения безопасности жителей мегаполисов становится особенно актуальной в наши дни. Зачастую опасные ситуации возникают из-за девиантного поведения людей: драк, нападений, нахождения в неположенном месте. Современные города оснащены системами видеонаблюдения: их используют для контроля городской жизни, а можно направить их на обнаружение потенциально опасных ситуаций в режиме реального времени.
«В связи с огромным количеством видеоматериалов задача обнаружения опасных ситуаций требует использования современных интеллектуальных технологий, позволяющих проводить автоматический анализ. Первоочередная задача – научить программу определять положение тела человека на изображениях и видео», — рассказал декан факультета «Информационные технологии» МТУСИ, кандидат технических наук Михаил Городничев.
Существует несколько библиотек, позволяющих оценить позу человека по видеоизображению. После изучения различных вариантов учеными было принято решение об использовании OpenPifPaf для работы над проектом по созданию алгоритма.
«Данные являются основой любой системы, построенной с использованием машинного обучения. Основными критериями их качества являются точность разбиения и разнообразие. Наиболее популярные наборы данных для распознавания поз – MPII и COCO, они отличаются друг от друга разметкой и количеством изображений. При реализации алгоритма выделения девиантного поведения был использован набор COCO», — пояснила старший преподаватель кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» МТУСИ Ксения Полянцева.
Помимо библиотеки OpenPifPaf в проекте использовались вспомогательные библиотеки Python: torch, argparse, math, OpenCV, matplotlib, PIL. Для практического применения алгоритма было создано приложение, распознающее падение человека по видео.
Над видеоизображением отображается основная информация: количество кадров в секунду, общее количество обработанных кадров, прогнозируемое состояние человека, которое может быть либо «Нормальное», либо «Предупреждение о падении», либо «Падение». В случае ошибки распознавания человека (в том числе, если в кадре нет людей), состояние отображается как «Нет».
Дополнительно было создано веб-приложение, которое реагирует на девиантное поведение, фиксирует его, записывает событие в базу данных и отображает уведомление. Каждая строка содержит информацию о признаке девиантного поведения (на данном этапе только падение человека), дату и время фиксации, номер камеры.
Сотрудники кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» МТУСИ Марина Мосева и Артем Павликов подчеркнули, что предложенный алгоритм работает с достаточно низкими аппаратными требованиями, а программа не требует графического процессора. Тем не менее, алгоритм имеет склонность к ложным срабатываниям из-за несбалансированных обучающих данных, поэтому для получения наилучших результатов необходимо дальнейшее обучение системы.
Telegram 
Дзен 
VK Исследователи разобрались с тем, что происходит в организме пластикоядных гусениц при поедании и переваривании самого распространенного пластика. Оказалось, что для их здоровья это не проходит бесследно, но, похоже, есть способ помочь и гусеницам, и осуществляемому ими процессу разрушения искусственных полимеров.
Кража лошадей была серьезной проблемой для крестьянских хозяйств в Российской империи. Особенности этого явления, включающие жестокие уголовные наказания, крестьянский самосуд и межэтнические конфликты, выявили в ходе исследования юридических источников историки из МФТИ и РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Изучение музыки дает детям и подросткам преимущества в образовании, психологическом состоянии и общении со сверстниками. К такому выводу пришли австралийские ученые.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Коллектив ученых из МФТИ, Центрального аэрогидродинамического института имени профессора Н. Е. Жуковского и Нижегородского государственного технического университета имени Р. Е. Алексеева смоделировал обтекание воздушными массами крыла экраноплана. Установлена зависимость подъемной силы от конструкции крыла и режима полета.
Новое исследование показало, что учащиеся вузов с более выраженными чертами нарциссизма, макиавеллизма, психопатии, а также материализма могут быть сильнее предрасположены к академическому обману и злоупотреблению нейросетями при выполнении учебных заданий.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
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