Математические методы обнаружения и отслеживания объектов на фото- и видеоснимках

В настоящее время компьютерное зрение является одним из приоритетных направлений развития науки и техники, равно как и визуальный анализ изображений. Одной из ключевых задач компьютерного зрения является обнаружение объектов на изображениях. Обнаружение объектов на различных типах изображений имеет свои особенности, влияющие на результаты. Так, изображения объектов, полученные с помощью ближней инфракрасной (англ. near infrared, NIR) съемки, часто могут иметь иные линейные масштабы и формы, чем те же объекты на оптических изображениях видимого спектра (RGB). Это, в свою очередь, приводит к существенной потере точности распознавания объектов в нестандартных условиях для строго детерминированных методов и нейронных сетей, обученных на ограниченных выборках изображений.

Обнаружение, отслеживание и классификация движущихся объектов на изображениях в различных условиях съемки, в том числе в режиме реального времени, важны во многих областях, где требуется быстрое принятие решений на основе анализа изображения, например в контроле безопасности опасных промышленных объектов и прилегающих к ним территорий, автоматическом оперативном контроле воздушного пространства, разработке программного обеспечения для беспилотных транспортных средств и других.

Исследование эффективности математических методов и архитектур нейронных сетей для обнаружения и сопровождения объектов в случае различных типов изображений и объектов. Разработка новых методов, алгоритмов и моделей для повышения точности и скорости обнаружения и сопровождения объектов на фото- и видеоснимках.

1. Новые математические методы, алгоритмы и модели нейронных сетей, направленные на повышенную точность или быстродействие в задаче обнаружения и сопровождения объектов на фото- и видеоснимках.

2. Результаты исследования эффективности новых математических методов, алгоритмов и моделей нейронных сетей на открытых датасетах.

3. Программное обеспечение, реализованное на основе разработанных методов и решающее задачу обнаружения и сопровождения объектов на фото- и видеоснимках.

1-2 года.