Все выпуски

[ Switch to English ]

Двухпроходная модель Feature-Fused SSD для детекции разномасштабных изображений рабочих на строительной площадке

Петров М.Н., Зимина С.В., Дьяченко Д.Л., Дубоделов А.В., Симаков С.С.
 pdf (1605K)

При распознавании рабочих на изображениях строительной площадки, получаемых с камер наблюдения, типичной является ситуация, при которой объекты детекции имеют сильно различающийся пространственный масштаб относительно друг друга и других объектов. Повышение точности детекции мелких объектов может быть обеспечено путем использования Feature-Fused модификации детектора SSD (Single Shot Detector). Вместе с применением на инференсе нарезки изображения с перекрытием такая модель хорошо справляется с детекцией мелких объектов. Однако при практическом использовании данного подхода требуется ручная настройка параметров нарезки. При этом снижается точность детекции объектов на сценах, отличающихся от сцен, использованных при обучении, а также крупных объектов. В данной работе предложен алгоритм автоматического выбора оптимальных параметров нарезки изображения в зависимости от соотношений характерных геометрических размеров объектов на изображении. Нами разработан двухпроходной вариант детектора Feature-Fused SSD для автоматического определения параметров нарезки изображения. На первом проходе применяется усеченная версия детектора, позволяющая определять характерные размеры объектов интереса. На втором проходе осуществляется финальная детекция объектов с параметрами нарезки, выбранными после первого прохода. Был собран датасет с изображениями рабочих на строительной площадке. Датасет включает крупные, мелкие и разноплановые изображения рабочих. Для сравнения результатов детекции для однопроходного алгоритма без разбиения входного изображения, однопроходного алгоритма с равномерным разбиением и двухпроходного алгоритма с подбором оптимального разбиения рассматривались тесты по детекции отдельно крупных объектов, очень мелких объектов, с высокой плотностью объектов как на переднем, так и на заднем плане, только на заднем плане. В диапазоне рассмотренных нами случаев наш подход превосходит подходы, взятые в сравнение, позволяет хорошо бороться с проблемой двойных детекций и демонстрирует качество 0,82–0,91 по метрике mAP (mean Average Precision).

Ключевые слова: компьютерное зрение, строительная площадка, одностадийный детектор
Цитата: Петров М.Н., Зимина С.В., Дьяченко Д.Л., Дубоделов А.В., Симаков С.С. Двухпроходная модель Feature-Fused SSD для детекции разномасштабных изображений рабочих на строительной площадке // Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 1, с. 57-73
Citation in English: Petrov M.N., Zimina S.V., Dyachenko D.L., Dubodelov A.V., Simakov S.S. Dual-pass Feature-Fused SSD model for detecting multi-scale images of workers on the construction site // Computer Research and Modeling, 2023, vol. 15, no. 1, pp. 57-73
DOI: 10.20537/2076-7633-2023-15-1-57-73
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3289/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований