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 Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
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