Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/26443
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Богуш, Р. П. | - |
dc.contributor.author | Захарова, И. Ю. | - |
dc.contributor.author | Bohush, R. | - |
dc.contributor.author | Zakharava, I. | - |
dc.date.accessioned | 2021-02-10T12:15:12Z | - |
dc.date.available | 2021-02-10T12:15:12Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Богуш, Р. П. Клиент-серверная система для идентификации и мониторинга перемещения людей в помещениях на основе анализа видеоданных / Р. П. Богуш, И. Ю. Захарова // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2020. - № 12. - С. 13-18. | ru_RU |
dc.identifier.issn | 2070-1624 | - |
dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/26443 | - |
dc.description.abstract | Разработаны алгоритмическое и программное обеспечение для идентификации и сопровождения множества людей в помещениях на основе анализа последовательностей изображений, получаемых со стационарных камер видеонаблюдения. Процедуры обнаружения и сопровождения людей используют сверточные нейронные сети. Особенностью алгоритма сопровождения является применение результатов идентификации по лицам для правильного установления соответствия на кадрах между людьми при их идентичных внешних характеристиках. Составной дескриптор изображения каждого человека включает признаки лиц, вычисленные на основе сверхточной нейронной сети, и комплекс признаков изображения человека, что позволяет сопровождать людей при невозможности идентификации лиц. Программная реализация применяет библиотеку OpenCV для традиционных операций обработки изображений. Для основных процедур предложенной алгоритмической обработки используется программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, реализованная на GPU Nvidia по технологии CUDA. Такой подход позволяет обеспечить работу в режиме реального времени, если на кадре до пяти человек, при реализации на видеокарте NVIDIA GTX 1060, CPU Intel i7 – 5820k. Выходными данными являются обработанные последовательности изображений с координатами обнаруженного или сопровождаемого человека и его индексом, а также общее количество людей в кадре. Тестирование разработанной клиент-серверной системы выполнено с использованием персонального компьютера и мобильных устройств под управлением операционных систем Android и iOS. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Полоцкий государственный университет | ru_RU |
dc.relation.ispartof | Веснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукі | be_BE |
dc.relation.ispartof | Herald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciences | en_EN |
dc.relation.ispartof | Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки | ru_RU |
dc.relation.ispartofseries | Серия C, Фундаментальные науки;2020. - № 12 | - |
dc.rights | open access | ru_RU |
dc.subject | Идентификация людей | ru_RU |
dc.subject | Сопровождение | ru_RU |
dc.subject | Сверточные нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | CUDA | ru_RU |
dc.subject | Система «Умный дом» | ru_RU |
dc.subject | People tracking and identification | ru_RU |
dc.subject | Сonvolutional neural networks | ru_RU |
dc.subject | CUDA | ru_RU |
dc.subject | “Smart home” system | ru_RU |
dc.title | Клиент-серверная система для идентификации и мониторинга перемещения людей в помещениях на основе анализа видеоданных | ru_RU |
dc.title.alternative | Client-Server System for People Identification and Tracking in Indoor Based on Video Data Analysis | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.identifier.udc | 004.931 | - |
Appears in Collections: | 2020, № 12 Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.