|
Эта публикация цитируется в 23 научных статьях (всего в 23 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Алгоритм сопровождения людей на видеопоследовательностях с использованием свёрточных нейронных сетей для видеонаблюдения внутри помещений
Р. П. Богуш, И. Ю. Захарова Полоцкий государственный университет, 211440, Республика Беларусь, г. Новополоцк, ул. Блохина, 29
Аннотация:
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.
Ключевые слова:
сопровождение людей, внутреннее видеонаблюдение, свёрточные нейронные сети.
Поступила в редакцию: 23.04.2019 Принята в печать: 10.09.2019
Образец цитирования:
Р. П. Богуш, И. Ю. Захарова, “Алгоритм сопровождения людей на видеопоследовательностях с использованием свёрточных нейронных сетей для видеонаблюдения внутри помещений”, Компьютерная оптика, 44:1 (2020), 109–116
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co768 https://www.mathnet.ru/rus/co/v44/i1/p109
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 250 | PDF полного текста: | 68 | Список литературы: | 24 |
|