Время науки - The Times of Science

Жуков Р.А. Zhukov R.A. 2025 29 В магистерской диссертации автора поставлена задача разработки эффективных алгоритмов для отслеживания самокатов на дорогах с использованием нейросетевых технологий. Для решения этой задачи необходимо решить следующие подзадачи: исследование существующих методов обнаружения объектов на базе нейросетей, с акцентом на архитектуру YOLO; разработка алгоритма отслеживания объектов с использованием YOLO, включающего этапы обнаружения, идентификации и отслеживания самокатов в реальном времени; реализация методов обработки окклюзий , позволяющих продолжать отслеживание объектов в сложных условиях; обновление информации об объектах по мере их движения, включая расчет скорости и направления; имплементация и тестирование разработанного программного обеспечения в реальных условиях дорожного движения. В качестве основного метода будет использоваться архитектура YOLO (You Only Look Once) для обнаружения объектов. Она обладает высокой скоростью и точностью, что делает её подходящей для задач реального времени. Для повышения точности отслеживания объектов мы будем использовать методы BoT-SORT и ByteTrack, которые обеспечивают надежную обработку многодельных ситуаций и сложных условий. Алгоритм отслеживания объектов на дороге с использованием YOLO будет состоять из следующих шагов: 1. Обнаружение объектов: Использовать модель YOLO для обнаружения самокатов на каждом кадре видео. 2. Присвоение уникальных идентификаторов: Каждому обнаруженному самокату присваивается уникальный идентификатор для обеспечения возможности последующего отслеживания. 3. Отслеживание движения по кадрам: Использовать алгоритмы отслеживания, чтобы перемещать объекты по последовательным кадрам, обновляя их положение и поддерживая связь с уникальными идентификаторами. 4. Борьба с окклюзиями: Реализовать систему, способную продолжать отслеживание самокатов даже при временном исчезновении из поля зрения за счет использования прогностических моделей и временных метаданных. Я предлагаю, свое дополнение к существующему алгоритму – 5. Отслеживание скорости и нарушения скоростного режима: Реализовать систему, способную измерять скорость и проверять на соблюдение скоростного режима с использованием кинокамеры. Обновление информации об объектах: Постоянно актуализировать позицию и атрибуты самокатов в зависимости от их движения, что позволит контролировать безопасность на дороге.