CC BY
25УДК 004
Черников А.Д.
студент
Московский государственный технический университет
имени Н.Э. Баумана (г. Москва, Россия)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация: прогнозирование и распознавание движений в видеопотоке играют важную роль в областях компьютерного зрения и искусственного интеллекта. С течением времени глубокое обучение стало мощным инструментом для анализа видеоданных, позволяющим автоматически извлекать и моделировать движущиеся объекты и события. В данной статье мы рассмотрим применение глубокого обучения в задачах прогнозирования и распознавания движений в видеопотоке.
Ключевые слова: глубокое обучение, видеоанализ, движение, свёрточные нейронные сети, прогнозирование движений, распознавание движений, видеосканирование, трекинг объектов.
Глубокое обучение является одной из ключевых областей искусственного интеллекта, которая имеет огромный потенциал в компьютерном зрении. Эта методология машинного обучения основана на идеях искусственных нейронных сетей и позволяет моделировать сложные функции и обрабатывать большие объемы данных. В компьютерном зрении, глубокое обучение демонстрирует впечатляющие результаты в задачах классификации, детекции, сегментации и распознавания объектов на изображениях и видео.
Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) представляют собой мощный класс алгоритмов машинного обучения, который применяется в области компьютерного зрения, анализа изображений и
распознавания образов. Они были разработаны, чтобы эффективно работать с данными, имеющими структуру сетки, такими как изображения.
Архитектура свёрточных нейронных сетей основана на идее многослойных структур, в которых каждый слой выполняет определенную функцию обработки данных.
Классификация изображений является одной из ключевых задач в области компьютерного зрения, которая заключается в определении объектов и классов на изображениях. С помощью глубокого обучения и свёрточных нейронных сетей, классификация изображений достигла высоких результатов и стала широко применяемой в различных областях, таких как медицина, автомобильная промышленность, робототехника, видеонаблюдение и другие.
Детекция объектов является задачей компьютерного зрения, которая заключается в поиске и локализации объектов различных классов на изображении. Она отличается от классификации изображений тем, что помимо определения класса объекта, детекция также предоставляет информацию о его местоположении на изображении, выделяя границы или ограничивающие рамки вокруг объектов.
С применением глубокого обучения и свёрточных нейронных сетей, детекция объектов достигла высокой точности и стала широко используемой в таких областях, как автоматическое вождение, системы безопасности, видеонаблюдение и медицинская диагностика.
Процесс детекции объектов с использованием глубоких моделей включает следующие этапы:
1. Аналогично классификации изображений, детекция объектов требует наличия размеченных данных, содержащих изображения и соответствующие им классы и границы объектов. Данные также могут потребовать предварительной обработки, включая изменение размера, нормализацию и аугментацию.
2. Для детекции объектов используются различные архитектуры глубоких моделей, такие как Faster R-CNN, SSD (Single Shot MultiBox Detector), YOLO (You Only Look Once) и другие. Каждая архитектура имеет свои особенности и компромиссы в отношении скорости и точности детекции.
3. Обучение модели для детекции объектов включает два основных этапа: генерация пропозалов и классификация. Генерация пропозалов отвечает за предложение кандидатов на объекты, которые могут быть присутствующими на изображении. Затем классификационная часть модели определяет классы объектов и точно локализует их границы.
4. После завершения обучения модели, ее производительность оценивается на тестовом наборе данных. Оценка включает вычисление метрик, таких как точность обнаружения, полнота, точность локализации и средняя точная оценка (mAP), которая является общей мерой производительности детектора.
Детекция объектов с использованием глубоких моделей позволяет автоматически обнаруживать и локализовать объекты на изображениях с высокой точностью и открывает двери для различных приложений в области компьютерного зрения.
Разработка системы глубокого обучения для прогнозирования и распознавания военных объектов в видеопотоке с помощью глубокого обучения представляет огромный потенциал для улучшения военной безопасности и оперативного принятия решений. Система, основанная на нейронных сетях и алгоритмах компьютерного зрения, обладает способностью автоматически обнаруживать и классифицировать различные типы военной техники, такие как танки, боевые корабли и самолеты, в режиме реального времени.
Однако, чтобы система стала еще более эффективной и полезной, были предложены дополнительные модификации. Одна из них заключается в расширении функциональности системы для прогнозирования действий военных объектов на основе анализа их поведения в видеопотоке. Это позволит
системе предсказывать возможные маневры танка, направление полета боевого самолета и другие действия, что может быть полезным для оперативного реагирования и принятия решений.
Дополнительная модификация заключается в разработке системы для автоматического распознавания и классификации военной техники в различных условиях. Это предполагает создание обширной базы данных с видеопотоками, содержащими разнообразные сценарии с различными ракурсами, погодными условиями и освещением. Обучение системы на таких данных поможет ей быть более устойчивой к изменениям окружающей среды и повысит ее общую точность и надежность.
Оценка степени угрозы, представляемой обнаруженными военными объектами, также является важной функциональностью системы. Разработка алгоритмов анализа характеристик и поведения объектов позволит определить их потенциальную угрозу. При этом, интеграция контекстных данных, таких как географические данные, разведывательная информация и ситуационная аналитика, поможет более точно оценивать уровень угрозы. Это позволит системе предоставлять операторам рекомендации по мерам безопасности и принятию решений на основе оценки уровня опасности.
Одной из дополнительных модификаций является развитие системы для автоматического отслеживания и идентификации военных объектов в реальном времени. Для этого используются алгоритмы отслеживания движущихся объектов, такие как алгоритмы оптического потока или методы отслеживания на основе фильтра Калмана. Интеграция с системами сбора данных, такими как радары, спутниковые системы или дроны, обеспечивает получение актуальной информации о положении и состоянии военных объектов. Показ интерфейса операторам, обновляющего информацию о распознанных объектах, их положении и состоянии в реальном времени, позволяет операторам принимать оперативные решения на основе этой информации.
Более подробно рассмотрим каждую модификацию и ее реализацию:
Разработка системы для автоматического распознавания и классификации военной техники в различных условиях и окружающей среде требует сбора обширной базы данных с видеопотоками, содержащими разнообразные сценарии. Эти данные должны включать видеозаписи с различных ракурсов, в разных погодных условиях и освещении. Система должна быть обучена на таких данных, чтобы она могла эффективно работать в разных условиях и точно распознавать военную технику.
Для обучения системы на распознавание характерных особенностей разных типов военной техники можно использовать глубокие нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN). CNN способны выделять и идентифицировать характерные признаки на изображениях, что делает их идеальным инструментом для распознавания объектов в видеопотоке. Обучение CNN на большом объеме разнообразных данных поможет системе точно классифицировать различные виды военной техники.
Для повышения эффективности обучения и работы системы можно использовать аугментацию данных. Аугментация данных заключается в применении различных трансформаций к обучающим изображениям, таким образом, создавая новые вариации изображений. Это включает изменение освещения, добавление шума или искажений, чтобы система была лучше обучена работать в различных условиях. Аугментация данных также помогает справиться с ограниченностью данных и улучшить обобщающую способность системы.
Однако, разработка системы для автоматического распознавания и классификации военной техники является только первым шагом. Важно также определить степень угрозы, которую представляют обнаруженные военные объекты. Для этого необходимо разработать алгоритмы анализа характеристик и поведения объектов. Например, система может анализировать скорость, направление движения, возможные намерения и другие факторы для
определения потенциальной угрозы. Интеграция контекстных данных, таких как географические данные, данные разведки и ситуационная информация, позволяет более точно оценить уровень угрозы. Например, объект, движущийся в определенном направлении вблизи важной военной базы, может быть оценен как более угрожающий, чем объект в отдаленной местности.
Разработка системы предупреждений и рекомендаций для операторов на основе оценки уровня угрозы позволяет предоставлять рекомендации по мерам безопасности, направлению ответных действий или запросу дополнительной информации. Это помогает операторам принимать информированные решения и эффективно реагировать на возникающие угрозы.
Дополнительная модификация системы связана с развитием системы для автоматического отслеживания и идентификации военных объектов в реальном времени. Для этого используются алгоритмы отслеживания движущихся объектов, такие как алгоритмы оптического потока или методы отслеживания на основе фильтра Калмана. Эти алгоритмы позволяют системе непрерывно отслеживать положение и движение обнаруженных военных объектов. Интеграция с системами сбора данных, такими как радары, спутниковые системы или дроны, обеспечивает получение актуальной информации о положении и состоянии военных объектов. Разработка удобного интерфейса, который будет показывать операторам актуальную информацию о распознанных объектах, их положении и состоянии в реальном времени, позволит операторам принимать оперативные решения на основе этой информации.
В заключение, разработка системы глубокого обучения для прогнозирования и распознавания военных объектов в видеопотоке с помощью глубокого обучения представляет собой значительный прогресс в области военной безопасности и оперативного реагирования. Реализация предложенных модификаций позволит системе стать еще более эффективной и мощной в предсказании, распознавании и реагировании на военные объекты в режиме реального времени. Дальнейшие исследования и разработки в области глубокого
обучения и компьютерного зрения будут способствовать улучшению таких систем и повышению безопасности военных операций.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Oganezov, A.I. Primenenienejronnyhsetejvzadachahraspoznavanijaobrazov. Diss. doc. tehn. nauk.(Application of neural networks in image recognition problems. Dr.techn.sci.diss), Tbilisi: GTU, 2006. - p. 208(In Russ.)
2. Roman Josue, D. (2018). "7 Ways Time Series Forecasting Differs from Machine Learning". [Digital Resource]. - Access mode: https://www.datascience.com/blog/ time-seriesforecasting-machine-learning-differences. Title from the screen. - Active link - 5.11.19.
Chernikov A.D.
Student
Bauman Moscow State Technical University (Moscow, Russia)
PREDICTION AND RECOGNITION OF OBJECTS IN A VIDEO STREAM USING DEEP LEARNING
Abstract: prediction and motion recognition in the video stream play an important role in the fields of computer vision and artificial intelligence. Over time, deep learning has become a powerful tool for analyzing video data, allowing you to automatically extract and simulate moving objects and events. In this article, we will consider the application of deep learning in the tasks of forecasting and motion recognition in a video stream.
Keywords: deep learning, video analysis, motion, convolutional neural networks, motion prediction, motion recognition, video scanning, object tracking.
