Алгоритм сопровождения людей на видеопоследовательностях с использованием свёрточных нейронных сетей для видеонаблюдения внутри помещений

Рассматривается алгоритм сопровождения людей в помещениях, который состоит из следующих основных этапов: обнаружение людей, формирование их признаков, установление соответствия между ними на кадрах, постобработка, индексация сопровождаемых объектов и определение их видимости на кадре. Для детектирования используется свёрточная нейронная сеть YOLO v3. Признаки людей формируются на основе гистограммы канала цветового тона пространства HSV и модифицированной СНС ResNet34. Предлагаемая структура свёрточной нейронной сети состоит из 29 свёрточных и одного полносвязного слоёв и формирует вектор из 128 значений признаков для входного изображения. Выполнено обучение данной модели свёрточной нейронной сети. Определены и представлены основные характеристики разработанного алгоритма, которые подтвердили его эффективность для видеонаблюдения внутри помещений. Эксперименты проведены по методике МОТ на тестовых видеопоследовательностях, снятых в помещениях неподвижной видеокамерой. При решении задач обнаружения и сопровождения предложенный алгоритм работает в режиме реального времени с использованием технологии CUDA и видеокарты NVIDIA GTX 1060.