Задачі візуального аналізу натовпу в системах інтелектуального відеоспостереження

Abstract

Сучасне зростання міського населення створює виклики для громадської безпеки, зокрема через скупчення людей. Це стимулює розробку нових методів управління натовпом, які потребують автоматизованого аналізу. Візуальний аналіз натовпу, заснований на технологіях комп'ютерного зору, є ключовим інструментом для вирішення цих завдань. Розвиток глибокого навчання суттєво покращив системи моніторингу, що використовуються для міського спостереження, контролю соціальної дистанції, управління транспортом і заходами. Однак аналіз натовпу залишається складним через оклюзії, варіації масштабу, непередбачувані патерни руху та складну поведінку. Для подолання цих викликів потрібні нові алгоритми, моделі й масштабні набори даних, які дозволяють проводити аналіз у реальному часі. Основні завдання включають підрахунок людей, виявлення об'єктів, аналіз руху, розпізнавання поведінки та виявлення аномалій. Глибокі нейронні мережі та навчання з перенесенням суттєво підвищують точність і адаптивність таких систем, що сприяє покращенню громадської безпеки та управлінню потоками людей.

Modern urban population growth creates challenges for public safety, in particular due to crowds. This stimulates the development of new crowd management methods that require automated analysis. Visual crowd analysis based on computer vision technologies is a key tool for solving these problems. The development of deep learning has significantly improved the monitoring systems used for urban surveillance, social distancing control, transportation and event management. However, crowd analysis remains challenging due to occlusions, scale variations, unpredictable movement patterns, and complex behavior. To overcome these challenges, new algorithms, models, and large-scale datasets are needed to enable real-time analysis. The main tasks include people counting, object detection, motion analysis, behavior recognition, and anomaly detection. Deep neural networks and transfer learning significantly increase the accuracy and adaptability of such systems, which helps to improve public safety and manage the flow of people