Ученые Южно-Уральского государственного университета (Челябинск) вместе с иностранными коллегами предложили инновационный способ предупреждения аварийных ситуаций с участием пешеходов. Как сообщает РИА Новости со ссылкой на пресс-службу вуза, результаты исследования обнародованы в издании Safety Science.
Каждый год в мире погибает более 270 тысяч пешеходов. Как пояснили в ЮУрГУ, в основе мониторинга безопасности лежит компьютерный анализ дорожного движения. Однако просчитать риски подчас мешают проблемы с масштабированием изображения, полученного с уличных видеокамер. Исследователи предложили решить эту задачу с помощью нейронных сетей.
Как пояснил сотрудник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации Сачин Кумар, для обнаружения аномалий или нежелательных объектов (скажем, велосипедистов) разработана модель CNN. Но прежде чем ее применить, необходимо провести предварительную обработку изображения, чтобы убрать с него ненужную информацию и ускорить обработку данных.
Для этого ученые использовали нейронную сеть MRCNN, интегрированную с DenseNet "плотной" высокоточной нейронной сетью, позволяющей классифицировать изображения.
Изобретение уже протестировано на многих системах моделирования нестандартных ситуаций и показало свою эффективность, отметили в вузе.