Розпізнавання та відстеження людини в режимі реального часу
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 100 сторінок, 36 рисунків, 25 таблиць, 41 посилання,
2 додатки.
Актуальність теми полягає у необхідності створення ефективної мережі для
виявлення і відстеження людини, яка дозволить значно точніше і швидше
обробляти відеокадри.
Об’єкт досліджень – відео з людьми, зібрані з камер відеоспостереження.
Предмет – методи виявлення та відстеження людини у відеопотоці.
Метою роботи є підвищити ефективність виявлення і відстеження людини у
відеопослідовностях шляхом удосконалення згорткової нейромережі типу YOLO.
Завдання: огляд переваг і недоліків сучасних підходів до розпізнавання
об’єктів у відеопотоці; порівняння швидкості й точності нейронних мереж Faster
R-CNN, YOLO, SSD, RetinaNet на датасеті HABBOF; розробка гібридної нейронної
мережі (дескриптор HOG і YOLO) для виявлення і відстеження людини в режимі
реального часу; проведення дослідження ефективності розробленої мережі та
порівняти з існуючими аналогами на обраному наборі даних.
Основні результати: розроблено мережу для виявлення і одночасного
відстеження людини у відеопотоці на основі YOLO; підвищено швидкість і точність
виявлення об’єктів мережі YOLO завдяки використанню HOG для витягу ознак.
Практичне значення дослідження полягає у створенні нейронної мережі для
швидкого і точного виявлення і відстеження людини у системах відеоаналітики.
Ключові слова: виявлення об’єктів, відстеження об’єктів, згорткова нейронна
мережа, гістограма орієнтованих градієнтів.
Опис
Ключові слова
виявлення об’єктів, відстеження об’єктів, згорткова нейронна мережа, гістограма орієнтованих градієнтів
Бібліографічний опис
Русакова, Л. О. Розпізнавання та відстеження людини в режимі реального часу : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Русакова Лариса Олексіївна. - Київ, 2022. - 100 с.