В НГТУ НЭТИ разработали систему трекинга быстродвижущихся объектов
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали программную систему для обнаружения и отслеживания быстродвижущихся объектов в видеопотоке. Проект реализован на основе технологий компьютерного зрения, нейросетевых моделей и алгоритмов мультиобъектного трекинга.
Разработка предназначена для задач, где важна устойчивая аналитика в сложных условиях съемки, таких как высокая скорость движения объектов, нечеткое изображение на кадрах и частичные перекрытия картинки. По словам ассистента кафедры автоматизированных систем управления факультета автоматики и вычислительной техники Егора Антонянца, система обрабатывает видео в реальном времени и формирует траектории движения объектов с сохранением их идентификаторов между кадрами.
«Ключевой особенностью системы является способность работать в сценариях, где классические детекторы часто дают пропуски из-за размытия в движении. Мы дообучили модель на специализированных данных и дополнили ее модулем трекинга, чтобы компенсировать кратковременные потери детекций», — рассказал Егор Антонянц.
Технически обработка строится в несколько этапов: нейросеть обнаруживает объекты на каждом кадре, трекер сопоставляет детекции между кадрами и поддерживает непрерывные траектории, а система визуализации отображает результат в удобном для анализа виде. Такой подход позволяет получать не только факт обнаружения, но и динамику движения объектов во времени.
«В отличие от базовых решений, ориентированных на относительно статичные сцены, новый инструмент адаптирован к высокоскоростным видео и показывает более стабильную работу на сложных фрагментах. Это делает систему полезной для прикладных задач видеонаблюдения, транспортной аналитики, промышленного мониторинга и исследовательских проектов», — рассказывает главный разработчик проекта, студент 4 курса бакалавриата Денис Савочка.
В дальнейшем систему можно расширить, добавить поддержку дополнительных классов объектов, улучшить обобщающую способность на новых видеодоменах и интегрировать решение в существующие контуры видеонаблюдения и аналитики.
Ранее студенты факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ создали систему визуального поиска товаров, которая позволяет находить нужный товар в каталоге маркетплейса по фото. В основе разработки — искусственный интеллект, который понимает суть поиска, а не просто сравнивает пиксели.