+7 (800) 505-67-97

Применение методов искусственного интеллекта для разработки алгоритма онлайн трекинга множества объектов в режиме реального времени

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Чурсина, Елена Андреевна Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Интеллектуальные системы видеонаблюдения в настоящее время пользуются всё большей популярностью, благодаря способности автоматизировать задачи, которые обычно выполнимы только человеком. К таким задачам относится задача трекинга объектов в видеопотоке.
В работе описывается разработка алгоритма онлайн трекинга множества объектов в режиме реального времени с применением методов искусственного интелекта. Для отслеживания объектов в видеопотоке был разработан нейросетевой алгоритм онлайн трекинга множества объектов на основе подхода трекинга с помощью детекций, получаемых нейросетевым детектором, с применением методов глубокого обучения. Результаты тестирования работы алгоритма показали высокие значения метрик точности и производительности.

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………. 14

1 Аналитический обзор предметной области ………………………………………………… 16

1.1 Задача трекинга множества объектов …………………………………………………… 16

1.2 Существующие методы трекинга множества объектов…………………………. 17

1.3 Методы оценки качества работы алгоритма трекинга множества объектов
…………………………………………………………………………………………………………………. 21

2 Разработка алгоритма онлайн трекинга множества объектов в режиме
реального времени ………………………………………………………………………………………. 24

2.1 Разработка архитектуры алгоритма трекинга множества объектов ……….. 24

2.2 Разработка методов детектирования для алгоритма трекинга множества
объектов …………………………………………………………………………………………………… 27

2.3 Разработка методов предсказания движения для алгоритма трекинга
множества объектов ………………………………………………………………………………….. 29

2.4 Разработка методов извлечения графических признаков для алгоритма
трекинга множества объектов……………………………………………………………………. 36

2.5 Разработка методов вычисления метрик схожести для алгоритма трекинга
множества объектов ………………………………………………………………………………….. 37

2.6 Разработка методов ассоциации …………………………………………………………… 41

2.7 Конфигурация разработанного алгоритма трекинга множества объектов 41

2.8 Разработка методов оценки трафика на основе результатов алгоритма
трекинга множества объектов……………………………………………………………………. 42

3 Разработка программных средств для онлайн трекинга множества объектов в
режиме реального времени ………………………………………………………………………….. 46

3.1 Программные инструменты ……………………………………………………………… 46

3.2 Программная архитектура……………………………………………………………………. 46

4 Исследования алгоритма онлайн трекинга множества объектов в режиме
реального времени с использованием разработанных программных средств … 50

4.1 Условия проведения исследований ………………………………………………………. 50

4.2 Выбор метода детектирования для разработанного алгоритма трекинга
множества ………………………………………………………………………………………………… 50

4.3 Выбор методов искусственного интеллекта, применяющихся на разных
этапах, алгоритма трекинга множества объектов……………………………………….. 52

5 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение……. 58

5.1 Предпроектный анализ ………………………………………………………………………… 58

5.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования …………………. 58

5.1.2 Анализ конкурентных решений ……………………………………………………… 60

5.1.3 SWOT-анализ ………………………………………………………………………………… 62

5.1.4 Цели и результаты проекта …………………………………………………………….. 66

5.2 Планирование научно-исследовательских работ ………………………………….. 66

5.2.1 Структура работ в рамках научного исследования ………………………….. 66

5.2.2 План проекта …………………………………………………………………………………. 67

5.2.3 Бюджет научного исследования ……………………………………………………… 70

5.3 Вывод………………………………………………………………………………………………….. 78

6 Социальная ответственность …………………………………………………………………….. 80

6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………. 80

6.2 Производственная безопасность ……………………………………………………….. 81

6.2.1 Отклонение показателей микроклимата………………………………………….. 81

6.2.2 Превышение уровня шума ……………………………………………………………… 82

6.2.3 Недостаточная освещенность рабочей зоны ……………………………………. 83

6.2.4 Нарушение предельно допустимых значений напряжений
прикосновения и токов …………………………………………………………………………… 86
6.3 Обоснование мероприятий по снижению воздействия вредных
производственных факторов ……………………………………………………………………… 87

6.4 Экологическая безопасность………………………………………………………………… 87

6.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 88

6.6 Выводы по разделу …………………………………………………………………………… 89

6.7 Законодательные акты ……………………………………………………………………… 90

ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………………… 92

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ ……………………………………………………………………………. 94

ПРИЛОЖЕНИЕ A ……………………………………………………………………………………….. 99

ПРИЛОЖЕНИЕ Б ………………………………………………………………………………………. 117

ПРИЛОЖЕНИЕ В ……………………………………………………………………………………… 118

ПРИЛОЖЕНИЕ Г ………………………………………………………………………………………. 119

ПРИЛОЖЕНИЕ Д ……………………………………………………………………………………… 120

Сегодня всѐ чаще для автоматизирования решения задач, обычно
выполнимых только человеком, применяются методы искусственного
интеллекта, основанные на использовании алгоритмов компьютерного зрения и
принципов глубокого обучения. Задача трекинга объектов на кадрах
видеопоследовательности (видеофайла или видеопотока) относится к таким
задачам. Решения задачи трекинга объектов находят применение в различных
прикладных областях: охране, робототехнике, подсчѐте пешеходного и
автомобильного трафика, разработке интеллектуальных систем
видеонаблюдения, создании интерфейсов человек-компьютер и многих других.
[1]
Современные разработки в области трекинга объектов успешно
применяют методы искусственного интеллекта для достижения высоких метрик
качества работы. Тем не менее, далеко не все решения, показывающие хорошие
результаты трекинга, способны работать онлайн и в режиме реального времени,
что затрудняет их применение для практических задач. [2]
Целью данной работы является разработка алгоритма онлайн трекинга
множества объектов в режиме реального времени на кадрах
видеопоследовательности с применением методов искусственного интеллекта.
Разработанный алгоритм должен быть внедрѐн в ядро платформы для оценки
трафика на видеозаписях и видеопотоках, снятых с помощью камер
статического видеонаблюдения, для параллельной обработки от двух потоков.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие
задачи:
 провести анализ существующих методов решения задачи трекинга;
 разработать собственный алгоритм онлайн трекинга множества
объектов в режиме реального времени на основе применения методов
искусственного интеллекта;
 разработать программные средства для онлайн трекинга множества
объектов в режиме реального времени;
 провести исследования и настройку алгоритма онлайн трекинга
множества объектов с помощью разработанных программных средств;
 выполнить внедрение и тестирование разработанного алгоритма
онлайн трекинга множества объектов в состав ядра платформы для оценки
трафика на кадрах статического видеонаблюдения.
Практическая значимость данной работы состоит в разработке решения
для автоматизации подсчѐта пешеходного и автомобильного трафика для задач
оценки пассажиропотока и выбора локаций для открытия новых торговых точек
на основе сравнительного анализа.
1 Аналитический обзор предметной области
1.1 Задача трекинга множества объектов
Задача трекинга объекта определяется как задача автоматического
распознавания и дальнейшего отслеживания объекта на последовательности
кадров видеопотока [3]. С помощью алгоритма трекинга определяется
траектория объекта во времени путѐм определения положения объекта на
каждом кадре видеопоследовательности. Положение объекта на кадре может
быть представлено в виде точки или набора точек, простой геометрической
фигуры; силуэта или контура и других форм [4]. Представление положения
объекта в виде ограничивающего окна (bounding box) подходит для объектов
любых размеров и форм и является одной из наиболее часто используемых
форм представления объекта на кадре в существующих решениях и наборах
данных для обучения и валидации алгоритмов трекинга.
Различают трекинг одного (Visual Object Tracking) и множества объектов
(Multiple Object Tracking). Задача трекинга множества объектов заключается в
одновременном детектировании и трекинге множества объектов на
последовательности кадров видеопотока [3]. Работа алгоритма трекинга
множества объектов на примере алгоритма SORT в виде двух
последовательных кадров видеопотока, на которых локализованы объекты с
указанными идентификаторами, представлена на рисунке 1. [5]

В ходе выполнения работы были получены следующие результаты:
 изучены существующие методы, применяющиеся при решении
задачи трекинга;
 разработана собственная архитектура алгоритма онлайн трекинга
множества объектов на кадрах видеопоследовательностей на основе подхода
трекинга с помощью детекций; особенностью разработанного алгоритма
является возможность гибкой настройки применяемых на разных этапах работы
методов искусственного интеллекта;
 разработаны программные средства для онлайн трекинга множества
объектов в режиме реального времени на основе межпроцессорной
архитектуры;
 в результате проведения экспериментов была выбрана
конфигурация методов искусственного интеллекта для применения на разных
этапах онлайн алгоритма трекинга в режиме реального времени (MOTA 0,3808,
обработка до 40 кадров в секунду, степень загруженности CPU – 200%, расход
GPU – 1507 МБ), включающая такие методы, как нейросетевой метод
детектирования YOLOv4 для локализации и классификации объектов,
использование фильтра Калмана и вектора скорости для предсказания
движения, использование IOU в качества метрики схожести и алгоритма поиска
потока минимальной стоимости для ассоциации детекций и отслеживаемых
объектов;
 исследования применения методов искусственного интеллекта на
разных этапах работы алгоритма трекинга множества объектов показали, что в
дальнейшей разработке следует уделять внимание способности методов
работать в разных условиях с зашумлѐнными данными, а также оптимизации
использования методов в составе алгоритма трекинга;
 разработанный алгоритм онлайн трекинга множества объектов в
режиме реального времени был внедрѐн в состав ядра платформы для оценки
трафика на видеозаписях и видеопотоках, снятых с помощью камер
статического видеонаблюдения, Visius, где демонстрирует погрешность
подсчѐта количества объектов, пересекающих линии, от 0 до 23,21 % по
сравнению с человеком, решающим аналогичную задачу, и способность
обрабатывать одновременно четыре видеопотока со скоростью от 5 до 12
кадров в секунду (свидетельства о государственной регистрации программы
для ЭВМ и акт внедрения программы представлены в приложениях Г и Д
соответственно);
 результаты по теме работы были представлены на Международной
научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых учѐных
«МСИТ-2021». Доклад был отмечен дипломом.
Таким образом, цель работы была достигнута.

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

    Читать «Применение методов искусственного интеллекта для разработки алгоритма онлайн трекинга множества объектов в режиме реального времени»

    Последние выполненные заказы

    Внешнеэкономическая деятельность Магистерская диссертация
    17 000 ₽
    Перспективы внешнеэкономического сотрудничества России и КНР
    Спасибо огромное! Защитилась на отлично!
    Международные отношения Магистерская диссертация
    2 500 ₽
    т2732 речь и презентация к заказу Перспективы внешнеэкономического сотрудничества России и КНР
    Спасибо огромное за качественную работу!
    Менеджмент организации Магистерская диссертация
    2 500 ₽
    "Стратегия внедрения цифровых технологий в управление цепями поставок на примере ПАО "Транснефть""
    Большое спасибо автору! В установленные сроки полностью выполнен объем работы - магистерская диссертация по менеджменту, отчет по преддипломной пра...
    Государственное и муниципальное управление Магистерская диссертация
    11 370 ₽
    Новое задание по государственному и муниципальному управлению
    Добрый день! Очень доволен работой, большое спасибо, что помогаете в написании работ, дальнейших успехов Вам!
    Право и юриспруденция Магистерская диссертация
    20 520 ₽
    Особенности пересмотра судебных актов в арбитражном суде апелляционной инстанции
    Доволен работой автора
    Право и юриспруденция Магистерская диссертация
    14 210 ₽
    "Наследование по закону в романо-германской и англо-саксонской правовых семьях: сравнительно-правовые аспекты"
    Хочу сказать огромное спасибо Вячеславу! Отвечал на все вопросы, вносил правки и всегда был на связи. Рекомендую данного автора если хотите качеств...

    Хочешь уникальную работу?

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

    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    Татьяна П. МГУ им. Ломоносова 1930, выпускник
    5 (9 отзывов)
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по и... Читать все
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по истории. Увлекаюсь литературой и темой космоса.
    #Кандидатские #Магистерские
    11 Выполненных работ
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Дарья Б. МГУ 2017, Журналистики, выпускник
    4.9 (35 отзывов)
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных ко... Читать все
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных компаниях, сейчас работаю редактором. Готова помогать вам с учёбой!
    #Кандидатские #Магистерские
    50 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 Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету