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!

    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Вирсавия А. медицинский 1981, стоматологический, преподаватель, канди...
    4.5 (9 отзывов)
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - ... Читать все
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - медицина, биология, антропология, биогидродинамика
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ
    Родион М. БГУ, выпускник
    4.6 (71 отзыв)
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    #Кандидатские #Магистерские
    108 Выполненных работ
    Екатерина Д.
    4.8 (37 отзывов)
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два об... Читать все
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два образования: экономист-менеджер и маркетолог. Буду рада помочь и Вам.
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету