• Целью данной работы является разработка методики обнаружения движущихся объектов заданного типа и цвета, а также определение траектории и относительной скорости их перемещения по результатам анализа видеопоследовательности. 
• Проблема
• Отсутствие доступного лицензионного программного обеспечения на рынке РФ;
  
  


• Отсутствие программного обеспечения для определения направления движения облаков, составления прогностических моделей для дальнейшего анализа траектории движения и построения метеорологических прогнозов;
  
  


• Сложность подбора параметров детекторов движения.
• Решение
• 
  
  • Импортозамещение зарубежных аналогов на Российском рынке;
    
    
  
  
  • Определение направления движения облаков, построение прогностических моделей для дальнейшего анализа траектории движения и построения метеорологических прогнозов;
    
    
  
  
  • Разработка алгоритма поиска движущегося объекта в видеопотоке, основанного на обнаружении и сопоставлении характерных особенностей точек изображения, с использованием нейронных сетей, позволяющего повысить надежность обнаружения объектов и вычисления их динамических характеристик.
    
    
• Целевая аудитория
• Государственные организации (МО, МВД, НИИ и т.д.);
  
  


• Институт оптики атмосферы имени В.Е. Зуева Сибирского отделения Российской академии наук.
  
  
• В основе проекта лежит методика обнаружения объектов по заданным классу (облака и другие объекты искусственного происхождения) и цвету (белый, синий, красный и т.д.). Произведено построение траектории движения объекта и определена его относительная скорость. Траектории объектов можно сохранить в Excel-файле. В ходе работы были рассмотрены методы определения плотного и разреженного оптических потоков.
  Разработанные алгоритмы, и созданные на их основе программы, были протестированы на различных изображениях (видеопотоках), на ноутбуке Lenovo Legion Y720 с процессором Core i7 с тактовой частотой 2.8 ГГц. Для серии кадров размером 1280×720 пикселей время, затраченное на обработку одного кадра, составило от 0,04 до 0,6 секунды. Существенное время обработки объясняется отсутствием на ноутбуке высокопроизводительного графического процессора. Также, для увеличения скорости обработки кадров можно предложить обработку кадров видеопотока с интервалом попуска (1, 2, 3 …)

На страницу проекта