Как определить человека, представляющего угрозу для окружающих по камерам наблюдения?

Логотип компании
06.06.2023Автор
Как определить человека, представляющего угрозу для окружающих по камерам наблюдения?
Как определить человека, представляющего угрозу для окружающих по камерам наблюдения?
В МТУСИ разработали алгоритм обнаружения девиантного поведения на основе видео. Система определяет угрозу в реальном времени, используя виды с нескольких камер. Заключение о возможном правонарушении или угрозы другим людям основывается на оценке позы человека и открытой исходной форме алгоритма OpenPifPaf.

Проблема обеспечения безопасности особенно актуальна в наши дни. Очень часто угрожающие ситуации возникают из-за девиантного поведения людей: драка, нападение, нахождение в неположенном месте. Современные города оснащены системами видеонаблюдения: их используют для контроля городской жизни, а можно направить на обнаружение потенциально опасных ситуаций в режиме реального времени.

«В связи с огромным количеством видеоматериалов задача обнаружения опасных ситуаций требует использования современных интеллектуальных технологий, позволяющих проводить автоматический анализ. Первоочередная задача – научить программу определять положение тела человека на изображениях и видео», — рассказал декан факультета «Информационные технологии» МТУСИ, к.т.н. Михаил Городничев.

Для практического применения алгоритма было создано приложение, распознающее падение человека по видео. Над видеоизображением отображается основная информация: количество кадров в секунду, общее количество обработанных кадров, прогнозируемое состояние человека, которое может быть либо «Нормальное», либо «Предупреждение о падении», либо «Падение». В случае ошибки распознавания человека (в том числе, если в кадре нет людей), состояние отображается как «Нет».

Дополнительно было создано веб-приложение, которое реагирует на девиантное поведение, фиксирует его, записывает событие в базу данных и отображает уведомление. Каждая строка содержит информацию о признаке девиантного поведения (на данном этапе только падение человека), дату и время фиксации, номер камеры.

Сотрудники кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» МТУСИ Марина Мосева и Артем Павликов подчеркнули, что предложенный алгоритм работает с достаточно низкими аппаратными требованиями, а программа не требует графического процессора. В настоящее время, алгоритм имеет склонность к ложным срабатываниям из-за несбалансированных обучающих данных, поэтому работа над накоплением данных и дальнейшим обучением системы продолжится.

Похожие статьи