Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) сообщили о своем новом достижении в области разработки систем видеонаблюдения. Благодаря разработанной подсистеме машинного зрения, точность распознавания нейросетью изображений была повышена до 25%. Это позволит системам видеонаблюдения обнаруживать опасные предметы в толпе, даже если они находятся на большом расстоянии от камеры или находятся в малозаметных местах.

Кандидат технических наук, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ Андрей Кокоулин пояснил, что увеличение точности происходит за счет искусственного ограничения назначения категорий и локализации объектов в контексте сцены обрабатываемого изображения. Это позволяет системе выделять на экране область интереса и искать в ней определенные предметы, учитывая расстояние между камерой и объектом. При этом изменения условий съемки не влияют на результат анализа контента.

Предложенная схема обработки изображений может быть полезна, например, для обнаружения оружия или опасных предметов в толпе, когда люди находятся на разном расстоянии от камеры. Обычная нейронная сеть может не справиться с этой задачей, но благодаря предварительному обнаружению силуэтов людей на снимке, детекция оружия будет более точной. Это позволит повысить безопасность и эффективность систем видеонаблюдения