В пресс-службе Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) сообщили, что ученые вуза создали систему на базе нейросети для обнаружения и отслеживания быстродвижущихся объектов по высокоскоростным видеозаписям. Инструмент компенсирует размытие изображения и показывает стабильные результаты на сложных фрагментах.
Как пояснил разработчик Денис Савочко, разработка предназначена для видеонаблюдения, транспортной аналитики и промышленного мониторинга. В отличие от базовых решений, ориентированных на статичные сцены, новая система адаптирована к высоким скоростям и частичным перекрытиям объектов.
Проект использует технологии компьютерного зрения, нейросетевые модели и алгоритмы мультиобъектного трекинга. Нейросеть обнаруживает объекты на каждом кадре, трекер сопоставляет детекции между кадрами, а система визуализации отображает траектории движения. Ключевая особенность в том, что модель дообучили на специализированных данных с размытием, добавив модуль для компенсации кратковременных пропусков.