name: Робастные алгоритмы локализации траекторий движения транспортных средств в видеопотоке
keyword_list: локализация траекторий движения автотранспорта системы интеллектуального видеонаблюдения робастная линейная регрессия быстрое преобразование Хафа
abstract: Диссертационное исследование посвящено задачам локализации траекторий движения транспортных средств (ТС) в видеопотоке. Задача локализации рассматривается в постановке двумерной робастной линейной регрессии по выборкам срабатываний пространственно-разрешающих детекторов в предположении о прямолинейности траекторий движения ТС. Анализируемые выборки могут быть загрязнены нерелевантными данными (выбросами), происхождение которых связано с несовершенством детекторов положения объектов, что выражается в ложно-положительных срабатываниях, а также с отклонениями реальной траектории движения от модельных предположений. В работе в качестве источников данных срабатываний и систем для экспериментального исследования используются две системы интеллектуальной видеоаналитики: автоматический классификатор транспортных средств ("АКТС-4") и модуль распознавания номерных знаков автомобилей в видеопотоке ("МАРИНА").
  Описаны математические модели распределений срабатываний неидеальных детекторов, учитывающие координатную погрешность определения положения объекта на кадрах видеопотока и наличие нерелевантных данных. Предложены алгоритмы устойчивой к выбросам локализации траекторий, фильтрации ложно-положительных срабатываний и детекции точки схода пучка траекторий, согласованные с описанными моделями распределений срабатываний неидеальных детекторов. Предложенные методы основаны на методах М-оценивания, а реализующие их алгоритмы базируются на аппарате Хаф-анализа гистограммных представлений выборок срабатываний и алгоритмической схеме RANSAC. Исследованы задачи локализации траекторий в экстремальных условиях, из которых рассмотрены две постановки: 1) наличие пространственно-сгруппированных выбросов в количестве, превышающем число релевантных срабатываний, и 2) разреженность гистограммы срабатываний вследствие низкой воспроизводимости детектора. Для них предложены новый метод робастной линейной регрессии, устойчивый к кластеру выбросов с центрально-симметричной функцией распределения в экстремальном объёме, и новый критерий оценки параметра угла наклона прямой по Хаф-образу. Проведены вычислительные эксперименты по исследованию характеристик предложенных алгоритмов с использованием синтетических данных и реальных, полученных с использованием систем "АКТС-4" и "МАРИНА". Показано, что предложенный алгоритм фильтрации ложно-положительных срабатываний, в основе которого лежит алгоритм локализации траекторий, позволяет улучшить показатели качества системы "АКТС-4" (число ошибок классификации ТС уменьшается более чем на 9% и более чем на 30% уменьшается число ошибок определения числа колёсных осей). Также экспериментально показано, что использование предложенного алгоритма локализации траектории, устойчивого к экстремальному стационарному кластеру выбросов, позволяет снизить число ошибок определения числа колёсных осей в системе "АКТС-4" на выборке проездов ТС с выраженными статичными ложно-положительными срабатываниями детектора колёс, которые образуют пространственно-сгруппированные кластеры выбросов в экстремальных объёмах.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.rinc_id: 14675
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-8614-9612
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Николаев Д. П.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ЛИВАНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ИППИ РАН
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук
author_organization.ogrn: 1037700064940
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения