Компания Fujitsu объявила о разработке первой в отрасли технологии высокоточного обнаружения движения людей и распознавания потока людей на изображениях низкого разрешения, где невозможно выделить лица.
Существующие системы, которые анализируют данные с камер видеонаблюдения, распознают людей, используя изображения лиц. Если разрешения недостаточно, распознавание невозможно. Специалистами Fujitsu Laboratories создана технология, которая позволяет выделять людей в потоке даже на изображениях низкого разрешения.
В самых общих чертах суть технологии заключается в определении участков изображения, которые по форме напоминают голову человека. Алгоритм способен распознавать частично перекрывающиеся фигуры, учитывая, что изображение уменьшается при удалении от камеры.
![По словам Fujitsu, успешно удается определить и отследить перемещение примерно 80% людей в потоке](http://www.ixbt.com/short/images/2015/Mar/2-4b_tcm100-1543560.jpg)
Сопоставляя изображения с нескольких камер, удается отследить перемещение конкретного человека по цветам, соответствующим различным предметам одежды.
![По словам Fujitsu, успешно удается определить и отследить перемещение примерно 80% людей в потоке](http://www.ixbt.com/short/images/2015/Mar/20150302-05c_tcm100-1543562.jpg)
По словам Fujitsu Laboratories, успешно удается определить и отследить перемещение примерно 80% людей в потоке.
Разработчики подчеркивают, что результаты анализа потока людей могут быть важны не только в случае, например, розыска преступника, но и в других целях. Торговые сети анализируют потоки с целью оптимизации размещения торговых точек, а также витрин и персонала внутри магазинов. Транспортные компании могут воспользоваться этими данным для распределения потоков транспорта и пешеходов. Анализ потоков также может помочь в определении оптимальных путей эвакуации в случае стихийных бедствий.
В Fujitsu Laboratories намерены продолжить тестирование разработки в реальных условиях, рассчитывая на ее коммерческое внедрение в течение 2015 финансового года, то есть до 1 апреля 2016 года.
Источник: Fujitsu Laboratories