RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Computational nanotechnology // Архив

Comp. nanotechnol., 2023, том 10, выпуск 1, страницы 88–94 (Mi cn413)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

Обнаружение пешеходов и отслеживание их траектории движения с использованием метода фоновой сегментации на основе KNN

Лоу Цзячэн, Вэнь Сюэчэн, Ли Цзячжэ

Санкт-Петербургcкий национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО)

Аннотация: Постановка задачи. На сегодняшний день важнейшей задачей компьютерного зрения является точное обнаружение цели и отслеживание ее траектории на видеоизображении с дальнейшим применением полученных результатов в практических приложениях. Основной проблемой, затрудняющей определение положения цели, являются помехи, перекрытия и т.п. Для ее решения ученые предлагают большое количество алгоритмов отслеживания. Цель работы: при помощи системы видеомониторинга автоматически определить передний план объекта (пешехода) и отрисовать траекторию его движения. Используемые методы. Для обнаружения переднего плана и отслеживания его траектории движения используется алгоритм сегментации фона KNN в сочетании с библиотекой OpenCV. Новизна. Данный метод позволяет непрерывно на протяжении длительного времени определять передний план объекта на видео, а также гибок к обнаружению нового переднего плана (появлению нового объекта). Основные достоинства нововведения — простота использования, отсутствие необходимости в высокой производительности компьютера, возможность обнаружения и отслеживания в режиме реального масштаба времени. Результат. По результатам тестирования удалось достигнуть успешного определения движущихся пешеходов на видео, а также отрисовать их траекторию движения. Практическая значимость. Данный алгоритм может быть применен в сфере дорожного движения с целью определения траектории перемещения транспортных средств для их отслеживания, а также для обнаружения пешеходов и оптимизации маршрута с учетом поведения пешеходов.

Ключевые слова: компьютерное зрение, отслеживание целей, прогнозирование траектории, KNN.

DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-1-88-94



© МИАН, 2024