ОБНАРУЖЕНИЕ ПЕШЕХОДОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В работе рассмотрена задача обнаружения пешеходов на изображениях в интеллектуальных системах поддержки водителей транспортных средств. Решение указанной задачи имеет важное значение при разработке и внедрении интеллектуальных транспортных систем в рамках реализации концепции «Умный город». Целью работы является выбор метода обработки изображений для точного и быстрого обнаружения пешеходов при ограничении на вычислительные ресурсы системы. Приведены основные классы решения задачи обнаружения объектов на изображениях. Показано, что традиционные методы обработки изображений являются менее требовательными и более быстрыми по сравнению с методами на основе глубокого обучения, но существенно уступают последним по точности. Выполнен анализ одноэтапных и двухэтапных моделей глубокого обучения, применяемых для обнаружения заданных объектов. По результатам анализа выбрана модель YOLOv4-tiny. На основе данной модели реализована программа, позволившая провести экспериментальные исследования по обнаружению пешеходов на изображениях. Предложенный подход показал свою эффективность и может быть использован для разработки интеллектуальных систем поддержки водителей транспортных систем.