Аспирант Томского политехнического университета (ТПУ) Илья Калиновский разработал алгоритм автоматического обнаружения лиц в видеопотоке, который может работать с видео со сверхвысоким разрешением в режиме реального времени. С его помощью автоматически можно получать информацию о числе человек в толпе, вычислять их пол и даже приблизительный возраст, сообщает пресс-служба вуза. Предложенный алгоритм позволяет работать с новым форматом видео Ultra HD (4K), который набирает популярность в сегменте профессионального видеонаблюдения. Если раньше эталонным считалось разрешение Full HD (1920х1080 точек), то 4K — это 3840x2160 пикселей. На сегодняшний день существуют камеры видеонаблюдения, поддерживающие такой формат. Однако для обработки и хранения видео с таким высоким разрешением требуются очень мощные сервера, а также каналы передачи данных с высокой пропускной способностью. Разработанный алгоритм позволяет работать с таким видео в 10 раз быстрее, чем существующие аналоги, отмечается в научной статье. "Чтобы идентифицировать человека по изображению его лица среди толпы, например, на стадионе, в метро, нужно работать с изображением сцены с очень высокой детализацией. Разрешение 4K для этого подходит. Но из-за больших объёмов данных такое видео сложно даже хранить, не то что обрабатывать, не говоря уже об интеллектуальном анализе", — рассказывает аспирант кафедры вычислительной техники Илья Калиновский. Теперь перед молодым учёным стоит задача разработать камеру видеонаблюдения для работы с видеопотоком 4K в режиме реального времени. Она должна будет автоматически обнаруживать лица людей и передавать на сервер только значимые фрагменты сцены. "Сегодня довольно часто видео с камер наблюдения в реальном времени отслеживают операторы. Но этот процесс можно автоматизировать, — отмечает Илья Калиновский. — Такие камеры, способные работать с видео сверхвысокого качества, можно использовать в торговых центрах: определять число посетителей, их пол, даже примерный возраст. Безусловно, это значимые наработки для систем безопасности, когда в видеопотоке в режиме онлайн можно будет отследить лицо нужного человека — преступника, например". На разработку такой камеры с биометрической системой аналитики Илья Калиновский недавно выиграл грант в рамках программы "УМНИК" Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Грант в размере 400 тысяч рублей рассчитан на два года. - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Томская область
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
Аспирант из Томска разработал камеру, способную отследить преступника в толпе
Аспирант Томского политехнического университета (ТПУ) Илья Калиновский разработал алгоритм автоматического обнаружения лиц в видеопотоке, который может работать с видео со сверхвысоким разрешением в режиме реального времени. С его помощью автоматически можно получать информацию о числе человек в толпе, вычислять их пол и даже приблизительный возраст, сообщает пресс-служба вуза. Предложенный алгоритм позволяет работать с новым форматом видео Ultra HD (4K), который набирает популярность в сегменте профессионального видеонаблюдения. Если раньше эталонным считалось разрешение Full HD (1920х1080 точек), то 4K — это 3840x2160 пикселей. На сегодняшний день существуют камеры видеонаблюдения, поддерживающие такой формат. Однако для обработки и хранения видео с таким высоким разрешением требуются очень мощные сервера, а также каналы передачи данных с высокой пропускной способностью. Разработанный алгоритм позволяет работать с таким видео в 10 раз быстрее, чем существующие аналоги, отмечается в научной статье. "Чтобы идентифицировать человека по изображению его лица среди толпы, например, на стадионе, в метро, нужно работать с изображением сцены с очень высокой детализацией. Разрешение 4K для этого подходит. Но из-за больших объёмов данных такое видео сложно даже хранить, не то что обрабатывать, не говоря уже об интеллектуальном анализе", — рассказывает аспирант кафедры вычислительной техники Илья Калиновский. Теперь перед молодым учёным стоит задача разработать камеру видеонаблюдения для работы с видеопотоком 4K в режиме реального времени. Она должна будет автоматически обнаруживать лица людей и передавать на сервер только значимые фрагменты сцены. "Сегодня довольно часто видео с камер наблюдения в реальном времени отслеживают операторы. Но этот процесс можно автоматизировать, — отмечает Илья Калиновский. — Такие камеры, способные работать с видео сверхвысокого качества, можно использовать в торговых центрах: определять число посетителей, их пол, даже примерный возраст. Безусловно, это значимые наработки для систем безопасности, когда в видеопотоке в режиме онлайн можно будет отследить лицо нужного человека — преступника, например". На разработку такой камеры с биометрической системой аналитики Илья Калиновский недавно выиграл грант в рамках программы "УМНИК" Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Грант в размере 400 тысяч рублей рассчитан на два года. Главное в регионе
20:39, 31 августа 2026
В проекте «Школьный альбом офицеров Следкома Томской области» — инспектор контрольно-следственного отдела Римма Селезнева
10:57, 31 августа 2026
В Томской области возбуждено уголовное дело по факту гибели ребенка в результате пожара 

