Научная электронная библиотека ULRICH'S Periodicals Directory

Сибирский государственный университет
науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Сибирский аэрокосмический журнал
ISSN 2712-8970 (Print) ISSN 2782-5760 (on-line)

Сведения об образовательной организации

UDK 004.89 Doi: 10.31772/2587-6066-2020-21-2-150-154
МЕТОДЫ СЛЕЖЕНИЯ ЗА ОБЪЕКТАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
В. В. Буряченко, А. И. Пахирка
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева; Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31; E-mail:buryachenko@sibsau.ru
Слежение за объектами является ключевой задачей видеоаналитики и компьютерного зрения, которая имеет множество применений в различных областях. Большинство систем слежения включают в себя два этапа: обнаружение объектов и отслеживание изменения положения объектов. На первом этапе осуществляется обнаружение объектов интереса в каждом кадре видеопоследовательности, а на втором выполняется оценка соответствия обнаруженных объектов в соседних кадрах. Тем не менее в сложных условиях видеонаблюдения данная задача имеет ряд особенностей, связанных с изменением освещенности кадра, изменением формы объектов, например при ходьбе человека, а также усложняется в случае движения камеры. Целью работы является разработка метода слежения за объектами на основе нейронных сетей глубокого обучения, который позволяет осуществлять отслеживание нескольких объектов в кадре, в том числе и в сложных условиях видеонаблюдения. В работе выполнен обзор современных методов решения задач слежения за объектами, среди которых наиболее перспективным подходом является использование сетей глубокого обучения. Основным используемым подходом в данной статье являются нейронные сети для обнаружения регионов (R-CNN), которые показали себя эффективным методом для решения задач обнаружения и распознавания объектов на изображениях. Предложенный алгоритм использует ансамбль, содержащий две глубокие нейронные сети для обнаружения объектов и уточнения результатов классификации и выделения границ объекта. В статье выполнена оценка эффективности разработанной системы с использованием классической метрики MOT в области слежения за объектами на известных базах данных, доступных в открытых источниках. Проведено сравнение эффективности предложенной системы с другими известными работами.
интеллектуальные системы, глубокое обучение, оценка движения, сверточная сеть для классификации регионов.
References

1. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM. 2017, Vol. 60, No. 6, P. 84–90.
2. Socher R., Perelygin A., Jean Y. Wu, Chuang J., Manning C. D., Ng A. Y., Potts C. Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2013. P. 1631–1642.
3. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D. et al. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature. 2015, Vol. 518, P. 529–533. Doi: 10.1038/nature14236.
4. Khan G., Tariq Z., Khan M. Multi-Person Tracking Based on Faster R-CNN and Deep Appearance Features, Visual Object Tracking with Deep Neural Networks, Pier Luigi Mazzeo, Srinivasan Ramakrishnan and Paolo Spagnolo, IntechOpen. 2019. Doi: 10.5772/intechopen.85215.
5. Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Computer Vision and Pattern Recognition arXiv: 1506.01497, 04.01.2015.
6. Hui T.-W., Tang X., Loy C.-C. LiteFlowNet: A lightweight convolutional neural network for optical flow estimation. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, Utah, USA, 2018, P. 8981–8989.
7. Dosovitskiy A., Fischer P., Ilg E., Höusser P., Hazırbas C., Golkov V., van der Smagt P., Cremers D., Brox T. Flownet: Learning optical flow with convolutional networks. IEEE International Conference on Computer Vision, 2015, P. 2758–2766.
8. Wang M. et al. Deep Online Video Stabilization With Multi-Grid Warping Transformation Learning. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, Vol. 28, No. 5, P. 2283–2292. Doi: 10.1109/TIP.2018.2884280.
9. Favorskaya M. N., Buryachenko V. V., Zotin A. G., Pahirka A.I. Video completion in digital stabilization task using pseudo-panoramic technique. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2017, Vol. XLII-2/W4, P. 83–90.
10. Favorskaya M. N., Buryachenko V. V. Background extraction method for analysis of natural images captured by camera traps. Informatsionno-upravliaiushchie sistemy. 2018, No. 6, P. 35–45. Doi:10.31799/1684-8853-2018-6-35-45.
11. Geiger A., Lenz P., Urtasun R. Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite. IEEE 2012 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Providence, RI, 2012, P. 3354–3361,
12. Drone Videos DJI Mavic Pro Footage in Switzerland Available at: https://www.kaggle.com/kmader/ /drone-videos (accessed 05.05.2019).
13. Milan A., Leal-Taixé L., Reid I., Roth S., Schindler K. MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking. arXiv:1603.00831 [cs], (arXiv: 1603.00831), 2016.
14. Sun S., Akhtar N., Song H., Mian A. S., Shah M. Deep Affinity Network for Multiple Object Tracking. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, P. 1–15.
15. Zhou Xiangzeng, Xie Lei, Zhang Peng, Zhang Yanning. An Ensemble of Deep Neural Networks for Object Tracking. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2014, 2014.


Буряченко Владимир Викторович – кандидат технических наук, доцент; Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева. E-mail: buryachenko@sibsau.ru.

Пахирка Андрей Иванович – кандидат технических наук, доцент; Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева. E-mail: pahirka@sibsau.ru.


  МЕТОДЫ СЛЕЖЕНИЯ ЗА ОБЪЕКТАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ