Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.psu.by/handle/123456789/26443
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБогуш, Р. П.-
dc.contributor.authorЗахарова, И. Ю.-
dc.contributor.authorBohush, R.-
dc.contributor.authorZakharava, I.-
dc.date.accessioned2021-02-10T12:15:12Z-
dc.date.available2021-02-10T12:15:12Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationБогуш, 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.issn2070-1624-
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/26443-
dc.description.abstractРазработаны 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.isoruru_RU
dc.publisherПолоцкий государственный университетru_RU
dc.relation.ispartofВеснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукіbe_BE
dc.relation.ispartofHerald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciencesen_EN
dc.relation.ispartofВестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные наукиru_RU
dc.relation.ispartofseriesСерия C, Фундаментальные науки;2020. - № 12-
dc.rightsopen accessru_RU
dc.subjectИдентификация людейru_RU
dc.subjectСопровождениеru_RU
dc.subjectСверточные нейронные сетиru_RU
dc.subjectCUDAru_RU
dc.subjectСистема «Умный дом»ru_RU
dc.subjectPeople tracking and identificationru_RU
dc.subjectСonvolutional neural networksru_RU
dc.subjectCUDAru_RU
dc.subject“Smart home” systemru_RU
dc.titleКлиент-серверная система для идентификации и мониторинга перемещения людей в помещениях на основе анализа видеоданныхru_RU
dc.title.alternativeClient-Server System for People Identification and Tracking in Indoor Based on Video Data Analysisru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.udc004.931-
Appears in Collections:2020, № 12
Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
13-18.pdf501.97 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.