Разработка системы анализа траекторий движения пешеходов методами искусственного интеллекта по данным камер видео наблюдения

Егорова Екатерина Романовна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Сегодня технологии искусственного интеллекта используются в потребительских продуктах, таких как камеры смартфонов или камеры видеонаблюдения, где основной задачей компьютеров является идентификация объектов на изображениях. С развитием методов определения положения предметов на изображениях и видеозаписях, появилась необходимость отслеживания положения и перемещения людей, с целью дальнейшего использования этой информации в обеспечении безопасности и в маркетинге. В данной работе мы ставили цель разработать систему анализа траекторий движения пешеходов методами искусственного интеллекта по данным камер видео наблюдения, способной работать в режиме реального времени. В качестве инструментов были использованы: модель распознавания OpenPose, предсказание роста пешеходов в условиях потери данных методами линейного регрессора и многослойного персептрона и гомоморфное преобразование координат. В результате, мы получили клиент-серверное приложение, способное на запрос пользователя (видео с камер видеонаблюдения и координаты исследуемой области) возвращать полную информацию о трекинге пешеходов с кадров видео в границах запрашиваемой области и координаты для возможности восстановления трехмерной модели.

Введение ………………………………………………………………………………………………… 3
Постановка цели и задачи ……………………………………………………………………….. 5
Обзор литературы …………………………………………………………………………………… 6
Глава 1. Данные и использованные инструменты…………………………………….. 12
Глава 1.1 OpenPose ……………………………………………………………………………… 15
Глава 1.2. Преобразование координат …………………………………………………. 17
Глава 1.3. Линейная регрессия …………………………………………………………….. 21
Глава 1.4. Многослойный персептрон ………………………………………………….. 23
Глава 2. Распознавание поз ……………………………………………………………………. 25
Глава 3. Определение роста пешеходов в условиях потери данных ………….. 30
Глава 4. Перспективное преобразование координат………………………………… 35
Заключение …………………………………………………………………………………………… 43
Список литературы ………………………………………………………………………………… 44
Приложение

Сегодня технологии искусственного интеллекта используются во
многих областях: от фильтрации содержимого в социальных сетях до
биржевых роботов. Они все чаще присутствуют в потребительских продуктах,
таких как камеры смартфонов или камеры видеонаблюдения, где основной
задачей компьютеров является идентификация объектов на изображениях. В
решении таких задач все чаще приоритет отдается методам глубокого
обучения. Глубокие нейронные сети привели к прорывам в распознавании
образов на изображениях и видеозаписях. В течение многих лет, они доказали
свою эффективность по сравнению с другими методами распознавания.
Разработкой нейронных сетей занимались такие технологические гиганты, как
Google (сеть-игрок в игру го AlphaGo), Microsoft (ряд сервисов для
идентификации изображений), стартапы MSQRD, Prisma и другие.
С развитием методов определения положения предметов на
изображениях и видеозаписях, появилась необходимость отслеживания
положения и перемещения людей, с целью дальнейшего использования этой
информации в обеспечении безопасности и в маркетинге. Умея распознавать
позы и части тела людей, можно предсказывать девиантное поведение
отдельно взятых личностей в толпе, анализировать поведение покупателей,
отслеживать их перемещение в помещениях с целью дальнейшего логического
размещения товаров на полках или рекламных проспектов. Более того,
данные, полученные c помощью нейронный сетей можно отображать в
виртуальном трехмерном пространстве. Такое решение может быть
востребовано в среде разработки видеоигр, в частности, в симуляциях боев и
предсказаниях поведения пользователей-игроков. Методы глубокого
обучения предоставляют большие возможности для решения такого рода
задач.
В данной работе предлагалось, используя методы глубокого обучения
научиться распознавать части тела пешеходов на кадрах видео, взятых с камер
наблюдения и научиться получать траектории перемещения пешеходов.
Постановка цели и задачи

В данной работе мы ставили цель разработать систему анализа
траекторий движения пешеходов методами искусственного интеллекта по
данным камер видео наблюдения, способной работать в режиме реального
времени. Для достижения этой цели было поставлено несколько задач,
которые были успешно выполнены:
1. Были накоплены тестовых данных: видео, записанное статичной
камерой видео наблюдения в разных погодных условиях, на улицах, в
торговых центрах и в разное время суток;
2. Применена система, способной распознавать пешеходов на видео в
режиме реального времени;
3. Определены координаты ног (x; y) в двумерном пространстве;
4. Выполнено предсказание роста пешеходов в условиях потери данных;
4. Выполнено проективного преобразование координат для
отслеживания трекинга пешеходов и перенесения данных из двумерного в
трехмерное пространство;
5. Создано универсальное клиент-серверное приложение,
возвращающего координаты пешеходов для отображения этих данных в
трехмерном пространстве и изображение трекинга.
В результате, мы получили готовое клиент-серверное приложение,
способное обрабатывать запрос пользователя (путь к видео и координаты
исследуемой области) и возвращать полную информацию о трекинге
пешеходов с кадров видео в границах запрашиваемой области и координаты
для возможности восстановления трехмерной модели.

1.Ефимов, А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного
преобразования для совмещения изображений. Компьютерная оптика. Т. 40,
№2. С. 258-265. 2016.
2.Граве Д. А. Гомография. Энциклопедический словарь Брокгауза и
Ефрона: в 86 т. (82 т. и 4 доп.). – СПб., 1890 – 1907.
3.Малков А.Н., Михайлов И.А., Штерн Г.П., “Восстановление
изображений,искажённыхперспективнымпреобразованием”//
Моделирование и анализ информационных систем, 16:2 (2009), 88–103.
4.Хартсхорн. Р. Основы проективной геометрии. — М.: Мир, 1970.
5.Andriluka M.; Roth S.; Schiele B. People-Tracking-by-Detection and
People-Detection-by-Tracking // InProc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR), 2008.
6.Andriluka M. PoseTrack: a benchmark for human pose estimation and
tracking // InProc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR), 2018.
7.Cao Zhe, Simon T., Wei Shih-En, Sheikh Y. Realtime Multi-Person 2D
Pose Estimation using Part Affinity Fields // InProc. of the IEEE Conf. on Computer
Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017.
8.Chen X., Yuille A. L. Articulated pose estimation by a graphical model
with image dependent pairwise relations // In Advances in Neural Information
Processing Systems, pages 1736–1744, 2014.
9.Chung Bryan WC. Pro Processing for Images and Computer Vision
with OpenCV, 2017.
10.Dantone M., Gall J., Leistner C., Van Gool L. Human pose estimation
using body parts dependent joint regressors // InProc. of the IEEE Conf. on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013.
11.Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision,
2ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.
12.Pudipeddi S., Chityala R. Image Processing and Acquisition using
Python by, Publisher. Chapman and Hall/CRC, 2015.
13.Simon T., Joo H., Matthews I., and Sheikh Y. Hand keypoint detection
in single images using multi view bootstrapping // InProc. of the IEEE Conf. on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.
14.Simonyan K., Zisserman A. Very deep convolutional networks for
large-scale image recognition. University of Oxford, 2015.
15.Wei Shih-En ; Ramakrishna V. ; Kanade T. ; Sheikh Y. . Convolutional
Pose Machines // InProc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), 2016.
16.Zhe Cao, Simon T., Wei Shih-En, Sheikh Y. OpenPose: Realtime
Multi-Person 2D PoseEstimation using Part Affinity Fields // InProc. of the IEEE
Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Юлия К. ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск 2017, Институт естественных и т...
    5 (49 отзывов)
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - ин... Читать все
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - институт естественных и точных наук, защита диплома бакалавра по направлению элементоорганической химии; СПХФУ (СПХФА), 2020 г. - кафедра химической технологии, регулирование обращения лекарственных средств на фармацевтическом рынке, защита магистерской диссертации. При выполнении заказов на связи, отвечаю на все вопросы. Индивидуальный подход к каждому. Напишите - и мы договоримся!
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    Екатерина П. студент
    5 (18 отзывов)
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно... Читать все
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно занимаюсь английским языком, уровень владения - Upper-Intermediate.
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Рима С.
    5 (18 отзывов)
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный универси... Читать все
    Берусь за решение юридических задач, за написание серьезных научных статей, магистерских диссертаций и дипломных работ. Окончила Кемеровский государственный университет, являюсь бакалавром, магистром юриспруденции (с отличием)
    #Кандидатские #Магистерские
    38 Выполненных работ
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Виктор В. Смоленская государственная медицинская академия 1997, Леч...
    4.7 (46 отзывов)
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выв... Читать все
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выводы).Пишу статьи в РИНЦ, ВАК.Оформление патентов от идеи до регистрации.
    #Кандидатские #Магистерские
    100 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету