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.
Исследователи из Швеции и Великобритания узнали, что «правило деревьев» да Винчи, который считал, что толщина всех веток дерева на любой его высоте, сложенная вместе, равна толщине ствола, ошибочно на микроуровне.
Международная группа биологов узнала, сколько родов животных за последние пять веков перестали существовать из-за деятельности человека и во сколько раз люди ускорили вымирание позвоночных.
Распространенное мнение о том, что подавление негативных мыслей может быть вредным и даже опасным для психического здоровья, признали ошибочным. К такому выводу пришли ученые из Кембриджского университета (Великобритания).
Исследователи из Швеции и Великобритания узнали, что «правило деревьев» да Винчи, который считал, что толщина всех веток дерева на любой его высоте, сложенная вместе, равна толщине ствола, ошибочно на микроуровне.
Древние представители рода Homo жили около водопада Каламбо в Южной Африке 476 тысяч лет назад. К такому выводу пришли британские ученые, рассказавшие о самом раннем случае обработки древесины в строительных целях.
Людям, работающим посменно, студентам во время сессии и молодым родителям часто приходится не спать по ночам. Новое исследование показало, что усталость и сонливость после вынужденного бдения можно побороть с помощью специальной стратегии отдыха.
Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.
Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.
Двадцать лет спустя после завершения проекта «Геном человека» ученые продолжают восполнять оставленные им пробелы. Недавно им удалось установить последовательность мужской половой хромосомы, особенно трудной для секвенирования.
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.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии