Система распознавания силуэтов необходима во многих сферах — эксперт
Москва, 2 июня, 2022, 15:15 — ИА Регнум. Системы распознавания объектов, в том числе и силуэтов людей, благодаря популярности развития нейронных сетей, машинного обучения, глубокого обучения и технологии компьютерного зрения набирали свою популярность сначала в работах программистов для распознавания образов и военно-космических технологиях по захвату целей, заявил корреспонденту ИА REGNUMдоцент кафедры информатики РЭУ им. Г. В. Плеханова Александр Тимофеев.
Paweł Zdziarski
Камеры видеонаблюдения
«Отслеживание деятельности человека и их анализ в условиях жизнедеятельности представляет все больший интерес использовать технологию компьютерного зрения для систем контроля и безопасности в промышленных и коммерческих компаниях.
За последние годы во всем мире отмечается рост числа датчиков и камер за счет снижения их себестоимости.
А благодаря массовости и развития ИКТ появилась возможность использовать системы фиксации правонарушений, действий человека, создания интерактивных интерфейсов для взаимодействия человека и машины на государственном уровне.
МВД начало применять разработанную Ntechlab систему распознавания силуэтов людей и машин. Алгоритм NtechLab работает с базами лиц, на которой нейронная сеть обучена определять уникальные характеристики лица с высокой степенью идентификации, что подтверждается независимыми тестами, в том числе распознаванию дипфейков.
Если вдаваться в подробности, то в последние годы появилось множество алгоритмов отслеживания, от методов кластеризации графов до графовых нейронных сетей, которые собирают информацию по фреймам и объектам:
— от парадигмы обнаружения и отслеживания к уже совместному обнаружению и отслеживанию (наверное, многие уже видели в фильмам рои дронов и их возможности);
— от первичного обнаружения с несколько кадров и фильтрации Калмана до рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долговременной памяти (LSTM) (обе широко применяют при прогнозе динамики цен на фондовых биржах);
— от систем эффективных подсказок движения и действий (например, ловим преступника в условиях города) до алгоритмов отслеживания MOT (анализ транспортных потоков, прогнозирование поведения человека, даже реакций зрачка, решения задач автономности и автоматов).
В системах применяют классификатор оценки сложных движений человека (например, походка, поклон, бокс, рукопожатие, «дай пять», объятие, удар ногой, похлопывание, толчок).
Генетический алгоритм (ГА) применяют для моделей прогнозирования событий. Для сбора данных можно использовать камеры, носимые сенсорные устройства (браслеты, телефоны) и обработку беспроводных радиосигналов.
Интеллектуальные платформы наблюдения широко применяются во многих странах. В одних они стали развиваться только сейчас, в других уже существуют больше десятилетия.
Современные системы распознавания и обнаружение насилия в режиме реального времени с использованием наблюдения уже способны обнаружить агрессивное и ненормальное поведения, нормальную и ненормальную деятельность.
Необходимость распространения современных систем безопасности в первую очередь необходимо в местах необходимости повышенного контроля: в военном деле, на таможне и в аэропортах, зданиях правительства и банках, на дорогах и общественных местах скопления народа», — пояснил эксперт.
Как сообщало ИА REGNUM, в Московской области и ещё двух регионах России (их названия не раскрываются) начали внедрять систему распознавания силуэтов людей.
Читайте также: В трёх регионах России внедряют систему распознавания силуэтов