Совместное использование интеллектуального видеоанализа и сенсоров глубины в прогнозировании возникновения нештатных ситуаций на железнодорожном транспорте

В настоящее время дистанционное выявление подозрительных лиц на объектах РЖД с целью прогнозирования возникновения нештатных ситуаций и обеспечения безопасности людей осуществляется при помощи сетевых (IP) камер наружного наблюдения. Причем в подавляющем большинстве случаев данные с IP камер используются лишь для формирования архивов видеозаписей не используя всех возможностей интеллектуального видеоанализа данных с удаленных объектов. Кроме того следует отметить технические трудности, связанные с применением на практике интеллектуальных систем видеонаблюдения, а именно невозможность слежения за множественными целями при различных углах зрения в условиях недостаточной видимости.Таким образом, актуальной является разработка методов выявления потенциально опасных лиц с целью прогнозирования возникновения нештатных ситуаций на железнодорожном транспорте свободных от перечисленных недостатков. В рамках данного проекта предполагается разработать алгоритм интеллектуального видеоанализа с использованием методов распознавания образов, позволяющий различать различные паттерны двигательной активности (особенности жестикуляции и походки). Также планируется исследовать целесообразность дополнения стандартных применяющихся на практике методов видеофиксации другими каналами информации, а именно, сенсорами глубины, например, основанными на использовании времяпролетных камер или радаров. Предполагается, что использование информации о положении объекта наблюдения и дальности до него, полученной при помощи сенсоров глубины, позволит повысить эффективность интеллектуального видеоанализа с целью прогнозирования возникновения нештатных ситуаций на железнодорожном транспорте.