Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета повысили точность определения нейросетью изображений до 25%, благодаря чему система видеонаблюдения сможет находить опасные предметы в толпе.

В пресс-службе вуза рассказали, что новаторы придумали подсистему машинного зрения, которая обнаруживает малые и удаленные на разные дистанции от камеры вещи.

Кандидат технических наук, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ Андрей Кокоулин поясняет, что увеличение точности на отдельных пробных изображениях происходит посредством искусственного ограничения назначения категорий и фиксирования объектов в контексте сцены обрабатываемой картинки.

В противовес обычным нейросетям, предложенное решение дает возможность системе выделять на экране область интереса и искать в ней конкретные предметы, чьи размеры вносятся с учетом расстояния между камерой и объектом. Причем изменения условий съемки не влияют на результаты расшифровки контента.

Так, например, данная схема поможет выявить оружие либо опасные предметы в толпе, когда люди находятся на разном расстоянии от камер.

Источник: ТАСС