Пермские ученые улучшили распознавание действий человека на видео

Специалисты из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) нашли способ повысить точность распознавания действий человека на записях камер видеонаблюдения. Исследование проводилось при поддержке нацпроекта «Наука и университеты», сообщили в Минобрнауки Пермского края.

Технологию распознавания движений человека чаще всего встраивают в камеры видеонаблюдения на стратегически важных промышленных предприятиях, в местах большого скопления людей, торговых центрах, концертных залах и образовательных учреждениях. С ее помощью фиксируют и классифицируют движения при появлении в кадре изменяющегося объекта. В зависимости от установленных ограничений система формирует ответную реакцию. В случае опасности можно инициировать меры предотвращения чрезвычайных происшествий.

Для распознавания действий с камер видеонаблюдения нужно выделить человека как отдельный объект. Затем выявить информацию о положении его тела и последовательности движений. При этом необходимо хранить эти данные для дальнейшей обработки и решения задачи классификации. Важную роль в этом процессе играет математическая модель и способ ее представления.

Ученые ПНИПУ разработали метод ускорения обработки воспроизводимого видеоматериала. Он также должен повысить точность определения движений объекта. Для этого ученые проанализировали существующие модели распознавания людей в кадре и используемые алгоритмы обработки. По результатам исследования они предложили внедрить в систему видеонаблюдения оригинальную технологию нормализации изображений.

«Мы создали упрощенную модель, в которой отсутствует лишняя для наших исследований информация, например, о положении пальцев рук. Зачастую их местонахождение зашумлено, но при этом на обработку также уходит время, усложняется процесс распознавания действий. Ключевыми точками в нашей модели стали глаза, плечи, бедра, локти, кисти, колени и ступни. Также мы предложили алгоритм преобразования информации о движении скелета человека, который распознает действия, сравнивая для большей точности данные с разных камер или под разными углами», — прокомментировал исследование аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Александр Князев.

По словам специалистов вуза, эксперименты показали, что их модель и технология нормализации видеоизображений позволили достичь 95% точности распознавания. Отмечается, что этот показатель после применения первичных данных с камер был всего лишь на уровне 35%. Интерес к разрабатываемой технологии уже проявили несколько промышленных компаний.

Главная цель нацпроекта «Наука и университеты» — вывести Россию в пятерку мировых лидеров по разработкам в приоритетных областях. Создаются условия, чтобы ученым было комфортно жить и работать в нашей стране, большое внимание также уделяется популяризации науки, чтобы привлечь в эту сферу молодежь. Запущена программа по созданию сети современных кампусов. Исследователей обеспечивают передовым оборудованием и инфраструктурой, в том числе уникальными установками класса «мегасайенс» и новыми научными судами. Вузы, НИИ и бизнес приглашают участвовать в совместных проектах, что позволяет быстрее и эффективнее использовать передовые открытия на благо развития страны. Работа по этому нацпроекту велась с 2019 по 2024 год. С 2025 года по решению Президента Владимира Путина в России приступили к реализации обновленных национальных проектов.