Адаптивне налаштування поведінки нейромережевого методу розпізнавання рухомих об'єктів у відеопотоці

Анотація

У статті представлено удосконалення методу пошуку та розпізнавання рухомих об’єктів у відеопотоці в реальному часі, що ґрунтується на обчисленні міжкадрових змін (дельт) та використанні нейронного класифікатора. Запропоновано механізм адаптивного налаштування поведінки методу залежно від характеристик вхідних даних, що дозволяє підвищити точність і швидкодію розпізнавання в умовах змінного фону та обмежених обчислювальних ресурсів. Розроблений метод можна інтерпретувати як еволюційно-адаптивний механізм, оскільки він дозволяє алгоритму поступово змінювати свої стратегії обробки на основі зібраних даних, формуючи теплову карту та оптимізуючи свою продуктивність для специфіки конкретного середовища. Для оцінки ефективності проведено експериментальне порівняння удосконаленого методу з його базовою версією [5], у рамках якого аналізувалися середній час обробки кадру, використання оперативної та відеопам’яті, навантаження на процесор і графічний адаптер, а також точність розпізнавання. Оптимізація забезпечила приріст швидкості обробки до 20 % та незначне підвищення точності (~0,8 %) без збільшення використання основних обчислювальних ресурсів. Отримані експериментальні результати підтверджують доцільність інтеграції механізму адаптації у метод дельта-класифікації для підвищення його ефективності роботи в режимі реального часу.