Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка методов анализа, индексации и поиска информации в крупномасштабных сетях камер видеонаблюдения и хранилищах фото- и видеоданных

Номер контракта: 14.579.21.0071

Руководитель: Миляев Сергей Владимирович

Должность: Старший научный сотрудник

Аннотация скачать
Постер скачать
Ключевые слова:
распознавание действий, реидентификация, видеонаблюдение в реальном времени, обнаружение объектов, сопровождение объектов, обработка видеосигналов, сопровождение через обнаружение.

Цель проекта:
Современные видеоаналитические системы позволяют лишь детектировать факт наличия объектов, локализовывать и определять их тип и не всегда могут работать с крупными сетями видеокамер, поскольку отсутствуют эффективные алгоритмы многокамерного сопровождения объектов с возможностью их повторного детектирования. Устройства видеонаблюдения, системы хранения мультимедиа данных и подобные им воспринимают и хранят информацию в неструктурированном виде. Для реализации естественного человеко-машинного взаимодействия необходимо создать устройства и продукты на базе технологии восприятия мира. Цель проекта – разработка научно-технических решений, направленных на создание конкурентоспособного на мировом рынке программного обеспечения (далее — ПО) для решения прикладных задач обработки фотоизображений и потоковых данных, включая анализ, индексацию и поиск информации в крупномасштабных сетях камер видеонаблюдения и хранилищах фото- и видеоданных.

Основные планируемые результаты проекта:
1. Выполнение аналитического обзора современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках ПНИ, в том числе, обзор научных информационных источников: статьи в ведущих зарубежных и (или) российских научных журналах, монографии и (или) патенты – не менее 15 научно-информационных источников за период 2009 – 2014 гг.
2. Проведение патентных исследований в соответствии ГОСТ Р 15.011-96.
3. Разработка алгоритма векторизации и организации массированных параллельных вычислений современных центральных и графических процессоров для оптимизации вычислительных затрат обработки оптической и локационной информации, включая данные от сенсоров, работающих вне светового диапазона.
4. Разработка алгоритмов: предварительной обработки изображений и потоковых данных с сенсоров разной природы, в том числе фильтрации и подавления шумов; комплексирования потоковых данных сенсоров видимого диапазона с потоковыми данными, полученными от сенсоров иной природы; детектирования объектов заданных классов в потоковых данных, в том числе с применением методов комплексирования информации; детектирования событий заданных классов в потоковых данных, в том числе с применением методов комплексирования информации; структурирования потоковых данных.
5. Создание экспериментального образца (ЭО) программного комплекса обработки изображений и потоковых данных (далее – ПК ОИПД), реализующего разработанные алгоритмы и программной документации к нему.
7. Разработка программы и методики экспериментальных исследований.
8. Создание лабораторного стенда и эскизно-технической документации к нему.
9. Проведение экспериментальных исследований ЭО ПК в соответствии с разработанной Программой и методиками.
10. Обобщение и оценка полученных результатов, включающая сопоставление анализа научно-информационных источников и результатов теоретических и экспериментальных исследований и анализ выполнения требований ТЗ на ПНИ.
11. Разработка проектов стандартов по функциональным и тактико-техническим характеристикам программных средств обработки изображений и потоковых данных.
12. Разработка технических требований и предложений по разработке, производству и эксплуатации продукции с учетом технологических возможностей и особенностей индустриального партнера - организации реального сектора экономики.
13. Разработка проекта технического задания на выполнение опытно-конструкторских работ по теме "Разработка SDK (Software Development Kit – программной библиотеки) универсальной обработки потоковых данных различной природы, для решения задач автоматического формирования модельного описания новых объектов и распознавания образов".
14. Разработка проекта технического задания на проведение опытно-конструкторских работ по теме: "Разработка промышленного программного комплекса и облачного сервиса видеоаналитики на основе инновационных методов анализа, индексации и поиска информации в крупномасштабных сетях камер видеонаблюдения и хранилищах фото- и видеоданных".

Краткая характеристика создаваемой/созданной научной (научно-технической, инновационной) продукции:
Программная реализация разработанных алгоритмов анализа, индексации и поиска информации в крупномасштабных сетях камер видеонаблюдения и хранилищах фото- и видеоданных, экспериментальный образец программного модуля для построения крупномасштабной интеллектуальной системы видео аналитики. Программный интерфейс внешнего разработчика (API) и интеграционная документация для программного модуля (SDK).
Продукт позволит сторонним компаниям и государственным учреждениям экономически эффективно реализовывать прикладные решения для интеллектуального видеонаблюдения в различных отраслях, включая безопасность, транспорт, розничные продажи, спорт и развлечения с применением наиболее актуальных технологий видеоаналитики и облачных вычислений.
При выполнении ПНИ используются методы глубокого обучения, а также ряд специально разработанных методик и инструментов. Результаты публикуются на ведущих международных научных конференциях.
Продукт будет распространяться как через Индустриального партнера так и через нынешних партнеров Исполнителя Intel, Cisco, SAP, Oracle, ДИТ г. Москвы. Для освещения результатов ПНИ принимается участие в выставках и научно-практических конференциях. Существует административный риск ограниченного доступа к большим данным.

Назначение и область применения, эффекты от внедрения результатов проекта:
Разработанные методы анализа, индексации и поиска информации в крупномасштабных сетях камер видеонаблюдения и хранилищах фото- и видеоданных станут платформой для построения систем безопасности нового поколения, систем хранения данных и хостингов с интеллектуальным контекстным поиском видео, систем спортивной аналитики, систем бизнес-аналитики, а также персональных роботов. Существующие системы видеонаблюдения смогут определять взаимосвязь человека с различными объектами, а также распознавать противоправные действия не постфактум, а в реальном масштабе времени. Поисковики, системы хранения мультимедиа данных и хостинги с использованием разработанной технологии смогут вести поиск по содержанию видео архивов больших размеров, а не по текстовым тегам, оставленным пользователями. Роботы и робототехнические комплексы смогут быть более адаптивными к окружающей обстановке и понимать действия и взаимодействия людей, самостоятельно принимать решения, основываясь на полученной информации о положении и взаимосвязи, а также функциональном назначении тех или иных объектов.

Текущие результаты проекта:
Проведен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках ПНИ, в том числе, обзор научных информационных источников. Проведены патентные исследования в соответствии ГОСТ Р 15.011-96. Разработана эскизно-техническая документация (ЭТД) на лабораторный стенд. Создан лабораторный стенд. Разработан метод адаптации домена при обучении, которые позволил добиться передовых результатов в задаче повторного детектирования объектов заданных классов. Разработан метод инициализации продукт-квантизации с помощью целочисленного программирования позволил добиться улучшения результатов по сравнению со стандартным методом продукт-квантизации, используемый в модели алгоритма структурирования потоковых данных. Разработан алгоритм предварительной обработки потоковых данных который при низких вычислительных затратах позволяет улучшить результаты интеллектуального анализа обработанного им зашумленного изображения. Разработана модель алгоритма комплексирования потоковых данных различных источников продемонстрировала улучшение результатов работы алгоритма детектирования событий различных классов. Разработана модель алгоритма детектирования событий заданных классов в потоковых данных основанная на объединении нескольких моделей детектирования событий и данных декодирования потоковых видеоданных. Выполнен сбор и аннотация обучающей и тестовой баз потоковых данных для обеспечения выполнения ПНИ. Выполнены исследование возможностей применения результатов ПНИ, выявление приоритетных направлений для коммерциализации результатов ПНИ. Разработано технико-экономического обоснование и выполнена оценка экономического эффекта от внедрения технологии в выбранных приоритетных направлениях.