Гессен Павел Алексеевич (аспирант
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский
политехнический университет Петра Великого»
)
Сараджишвили Сергей Эрикович (Кандидат технических наук, доцент
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский
политехнический университет Петра Великого»
)
| |
Данная работа посвящена проблеме качества выявления объектов и слежения за ними в экосистемах умного дома с возможностью видеообработки. В виду ограничений в данной области, объектом интереса являются подходы, которые остаются вычислительно эффективными при слабом обеспечении вычислительными ресурсами. Авторами проведено исследование как зарекомендовавших себя подходов, так и новейших методов в сфере слежения и выявления объектов. Ранее авторами была предложена система, которая дополняет существующие высокопроизводительные реализации для повышения точностных характеристик сопровождения и обнаружения за счет добавления масштабной и частичной поворотной инвариантности, классического подхода к извлечению ключевых особенностей за счет гистограммы направленных градментов, метода опорных векторов в качестве классификатора и дообучения его в процессе работы. В текущей работе проводится анализ возможных подходов к улучшению ранее представленного метода, осуществляется изучение существующих решений задачи сбора и определения ключевых особенностей объекта, приводится реализация системы с нейросетевым подходом к их выявлению, а также приводятся результаты работы оригинальных алгоритмов и с использованием обоих предложенных решений, на которых видно улучшение точностных показателей обеих задач интереса. Данные улучшения представляется возможным использовать в любых системах умного дома, хотя возможная область применения может быть сильно шире, для повышения качества видеонаблюдения, что может в лучшую сторону повлиять на качество жизни потребителей подобных продуктов: от становления умного дома еще “умнее” в плане предсказательной способности до повышения безопасности за счет улучшения систем наружного наблюдения. Дополнительным преимуществом является простота внедрения в виду структуры предлагаемой системы: работа с любыми алгоритмами и модульность.
Ключевые слова:дообучение; метод опорных векторов; нейронные сети; кластеризация, слежение
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Гессен П. А., Сараджишвили С. Э. СИСТЕМА ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ КОМПЛЕКСОВ УМНОГО ДОМА // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№04. -С. 55-60 DOI 10.37882/2223-2966.2025.04.07 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
