В ПНИПУ научили нейросеть на 25% точнее выявлять вооружённых людей в толпе

Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета сумели повысить точность работы машинного зрения на 25%, сообщает во вторник пресс-служба ПНИПУ.

Главное достижение пермских инженеров в том, что они научили нейросеть идентифицировать мелкие предметы на изображениях независимо от расстояния до них и ракурса съёмки.

Обработка происходит в два этапа. Сначала система сегментирует картинку, распознавая суперобъекты, например людей в толпе, затем сканирует каждого из них по отдельности, обнаруживая мелкие детали, такие как предметы в руках.

"Мы разработали новую схему обработки изображений с помощью нейронных сетей. Она находит объекты искомых категорий вне зависимости от их размеров, а также стабильна к изменению условий съёмки", — объясняет кандидат технических наук, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ Андрей Кокоулин.

По его словам, увеличения точности распознавания удалось добиться за счёт категоризации объектов с учётом контекста изображения.

Разработку можно применять в системах городского видеонаблюдения для выявления вооружённых людей.