Разработка и тестирование прототипа программного обеспечения для подсчета пассажиров по видеоизображению с использованием нейросети, обученной на выборке в 50 тысяч изображений

Цель выполнения НИОКР- создание комплекса программного обеспечения, позволяющего осуществлять детекцию образа человека и трекинг его перемещения с нестандартного вертикального ракурса.Разрабатываемое программное обеспечение состоит из двух условных частей:детектора, который распознает искомый объект,трекера, который отслеживает перемещение объекта в кадре камеры по мере воспроизведения видео. Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:Установка и сбор данных с видеорегистраторов в общественном транспорте для накопления первоначальной базы данных обучения математической моделиРазработка программного обеспечения для частичной автоматизации разметки обучающих данныхПроведение работ по разметке обучающего набора данных. Проведение экспериментов по обучению с нуля и доучиваю существующих математических моделей сверточных нейронных сетей на вновь созданном обучающем наборе данных.Разработка, так называемых ансамбль моделей, состоящей из детектора на основе полученной математической модели сверточной нейронной сети и наиболее подходящего существующего трекера.Данный ансамбль позволит точно определять акты входа и выхода пассажиров из транспорта по видео с регистратора, установленного над дверью транспорта. По результатам работы зарубежных аналогов с закрытым исходным кодом можно определить, что математическая модель на основе сверточной нейронной сети способна выдать точность около 97%. Для решения данной задачи такая точность боле чем достаточна для коммерчески эффективного применения данной разработки.Программное обеспечение, созданное в рамках НИОКР, предназначено для обработки видеозаписей со специализированных регистраторов, устанавливаемых в пассажирском городском транспорте с целью точного подсчета пассажиропотока, а именно каждого конкретного акта входа и выхода пассажира из транспорта. Подобное программное обеспечение позволит кардинально улучшить мониторинг пассажирского потока в городах и оперативно информировать городские власти о необходимости внесения коррекций в транспортные маршруты, а транспортным компаниям обеспечить надежный контроль денежных средств и избежать возможной недостачи из-за злоупотреблений водителей.Разрабатываемое программное обеспечит определение актов входа и выхода пассажиров из транспорта по видео с регистратора. При этом на вход подается видео с регистратора, а на выходе выдаются текстовые данные в виде таблицы в формате CSV с колонками текущего количества человек, наименованием акта вход/выход и колонкой, содержащей время события. Каждому засеченному акту входа/выхода будет соответствовать строка в таблице. При этом опционально оператор получит модифицированное видео созданное на основе входного, но с добавлением счетчиков вошедших и вышедших и выделением всех засеченных пассажиров в кадре и кривыми треков их перемещений.Так как разрабатываемая математическая модель на основе сверточной нейронной сети предназначена для подсчёта пассажиров в транспорте, то, для корректного определения акт входа и выхода человека из транспорта, камеру необходимо размещать непосредственно над дверьми транспорта. В случае иного размещения камеры, её обзор может быть перекрыт стоящими пассажирами. Соответственно в таком ракурсе на видео образ человека представляет собой изображение верхней части головы в головном уборе либо без и плечи. Так как потолок транспорта невысок, то на образе пассажира сильно сказывается изменение в перспективе. При начале движения как правило видна часть груди пассажира, а при завершении видна часть спины. Так же могут возникать нестандартные ситуации, например, в случае давки пассажиры могут входить и выходить из транспорта боком или пятиться назад. От разрабатываемой математической модели требуется успешно осуществлять детекцию всех подобных ситуаций одинаково хорошо. Требуемая погрешность распознавания 3% вне зависимости от цветности изображения. Одинаково хорошо должны распознаваться как цветные, так и чёрно-белые изображения.Для достижения необходимых показателей точности детекции актов входа и выхода пассажиров видео должно иметь разрешение не менее 1024*720 пикселей, при этом цветность изображения не имеет значения, можно использовать как цветные так и чёрно-белые видео. Частота кадров видео должна быть не ниже 20 кадров в секунду. Видеорегистратор должен быть установлен в верхней арке портала перед дверьми транспорта, на высоте от 30 сантиметров до метра выше человеческого роста.Потенциальными потребителями данного программного обеспечения являются компании, организующие движение городского транспорта, и нуждающиеся в контроле пассажиропотока. Внедрение данного программного обеспечения позволит транспортным компаниям и администрациям населенных пунктов точно контролировать пассажиропоток на всех направления и избегать недостачи денежных средств, в случае, если оплата осуществляется наличными водителю.