В работе рассматривается задача подсчета автомобилей в крупномасштабных системах видеонаблюдения. Применяется подход, основанный на сопровождении автомобилей и генерации событий пересечения траектории их движения с заданным сигнальным отрезком. За счет распределенности обработки и применения детекции не ко всем кадрам, а к их разряженному множеству, удается снизить требуемое число вычислительных ресурсов, увеличить производительность и получить алгоритм, способный качественно работать в реальном времени. Адаптируется и модифицируется подход, ранее предложенный для отслеживания людей [1]. Улучшение модуля оценки скорости и уточнение модели движения позволяют уменьшить частоту детекции в 3 раза. Предложенный алгоритм может работать при частоте детекции 3 Гц, сохраняя приемлемое качество.

компьютерное зрение, сопровождение в видео, подсчет автомобилей

Широков Арсений Павлович,  ,  orcid.org/0000-0001-7597-8511,  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Купляков Денис Анатольевич,  ,  orcid.org/0000-0002-2957-3297,  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; ООО «Технологии видеоанализа»

Конушин Антон Сергеевич,  ,  orcid.org/0000-0002-6152-0021,  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; НИУ Высшая Школа Экономики