Регистрация проходов людей в видеопотоке
Authors: Багров Н.Ю. 
Published: December 2024

Проблема подавления ложных обнаружений в видео актуальна для крупных систем видеонаблюдения, поскольку она приводит к увеличению нагрузки на оборудование и операторов в ситуационных центрах. Также из-за особенности алгоритмов распознавания лиц ложные обнаружения часто приводят к ложным срабатываниям алгоритмов идентификации. Помимо лишней нагрузки, при необходимости подсчета уникальных людей в видео, в большинстве систем производится подсчет уникальных лиц через визуальное сопровождение лиц, поэтому важно не учитывать дважды одного человека при разрыве траектории. В работе предлагается подход, который позволяет регистрировать проходы людей при условии перекрытий в сцене, что важно как для решения статистических задач, так и для систем идентификации лиц, где дубликаты лиц приводят к повышенной нагрузке на операторов системы и оборудование. Предложенная модификация алгоритма визульного сопровождения лиц за счет реидентификации незначительно повышает вычислительную нагрузку, поэтому такой алгоритм может применяться на бортовых устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. В ряде случаев, например при использовании нестабильных каналов связи для передачи данных, модификация алгоритма позволяет снизить нагрузку на эти каналы за счет сокращения числа дубликатов лиц. Кроме снижения нагрузки на каналы связи, уменьшение числа дубликатов также снижает общую стоимость решения за счет уменьшения числа оборудования, которое рассчитывается по максимальному потоку людей в пиковые часы. Также это приводит к снижению требований на объем системы хранения данных в системах распознавания лиц. Аналогичный подход можно применять и в других сценариях визуального сопровождения, например, для выявление нарушений правил дорожного движения на транспорте, объединяя траектории по распознанному номеру транспортного средства.
The problem of suppressing false detections in video is relevant for large video surveillance systems, since it leads to an increase in the load on equipment and operators in situational centers. Also in face recognition system false low quality detections often lead to false positives of identification algorithms. In case of people counting applications false detections also lead to phantom detections and counting people twice. This paper proposes an approach to register the passage of people with overlapping in the scene using reidentification algorithm which is embedded in visual tracking. This modification insignificantly increases the computational load, so it can be used on on-board devices with limited computing resources. Another positive side of the algorithm is the reduction of network traffic between face detection appliance and centralized face recognition system. This is important for cellular mobile connections which are often used in transport applications. This approach can also be extended to other tasks, such as identifying traffic violations, by improving optical tracker quality by merging results using license place recognition. The algorithm was benchmarked in crowded scenes and showed a significant improvement in optical tracking results without using graphics processing units.