Обнаружение и классификация объектов — быстрорастущая и важная область исследований в области компьютерного зрения. Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных был отмечен значительный прогресс в способности обнаруживать, находить и классифицировать объекты в цифровых изображениях или видео. В этой статье мы обсудим общий принцип обнаружения и классификации объектов в видео с использованием методов глубокого обучения. Мы также обсудим реальное значение и полезность обнаружения и классификации объектов в видео в различных отраслях, таких как автономное вождение, робототехника, медицинская визуализация и так далее. Будь вы специалистом по данным, энтузиастом компьютерного зрения или инженером по машинному обучению, эта статья поможет вам понять процесс обнаружения и классификации объектов в видео с использованием глубокого обучения.

Что такое обнаружение объектов?

Обнаружение объектов относится к процессу обнаружения интересующих объектов в изображении или видеокадре. Вся идея состоит в том, чтобы определить ограничивающие рамки, которые жестко связывают объекты. Алгоритмы обнаружения объектов сканируют входные данные (видео или изображение), исследуя различные регионы или области для выявления потенциальных объектов. Эти алгоритмы используют различные методы, такие как извлечение признаков, машинное обучение и глубокое обучение, для распознавания объектов и определения их местоположения на сцене.

Что такое классификация объектов?

Классификация объектов имеет дело с присвоением семантических меток объектам на основе их внешнего вида или характеристик. Учитывая область интереса на изображении, цель состоит в том, чтобы классифицировать объект по предопределенным классам или категориям. Модели классификации обучаются на помеченных наборах данных и используют алгоритмы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), для извлечения различимых признаков из входных данных и прогнозирования класса объекта.

Как обнаружение объектов, так и классификация объектов являются основополагающими действиями в Computer Vision, которые включают анализ изображений или видео для идентификации и классификации объектов внутри них. Процесс обнаружения и классификации объектов может быть довольно сложным из-за временной размерности видео. Временная размерность видео относится к временному аспекту или последовательности кадров, составляющих видео. В отличие от статических изображений, которые фиксируют один момент времени, видео представляет собой набор кадров, представленных в быстрой последовательности, что создает иллюзию движения. Видео можно рассматривать как последовательность неподвижных изображений или кадров, которые разворачиваются во времени. Это означает, что объекты в видео могут двигаться, изменять масштаб или внешний вид или даже исчезать в последовательных кадрах. Временная размерность видео также может называться количеством кадров в секунду (FPS), с которым записывается видео. Хотя обнаружение и классификация объектов в видео могут быть более сложными, чем в статических изображениях, достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения привели к разработке специализированных алгоритмов и сред, решающих связанные с этим проблемы. Некоторые из проблем включают в себя:

  • Закрытие: Закрытие относится к ситуации, когда один объект полностью или частично загораживает вид интересующего объекта. Затенение является серьезной проблемой при обнаружении и классификации объектов, поскольку закрытый объект может быть не полностью виден в кадре, что не позволяет алгоритмам точно идентифицировать объект. Учет окклюзии при обнаружении и классификации объектов требует передовых алгоритмов, способных обрабатывать частичную видимость интересующих объектов, таких как методы оценки глубины.
  • Размытие в движении. Размытие в движении возникает в результате относительного движения между камерой или снимаемым объектом и сценой. Из-за этого на видео создается смазанный или размытый вид движущихся объектов. Такие методы, как устранение размытости и стабилизация изображения, могут использоваться для уменьшения размытия изображения в видео.
  • Изменения масштаба или внешнего вида объектов. Масштаб или размер объектов могут значительно меняться по мере их приближения или удаления от камеры. Это изменение масштаба затрудняет поддержание согласованных ссылок на размеры для алгоритмов обнаружения и классификации объектов. Объект, который кажется большим в одном кадре, может казаться намного меньше в следующем. Для решения этих задач используются методы извлечения признаков и машинного обучения.

С помощью правильных инструментов и методов можно добиться точного и надежного обнаружения и классификации объектов в видео. Однако это требует более глубокого понимания концепций обработки видео и использования соответствующих методологий. Возможность обнаруживать и классифицировать объекты в видео полезна во многих отраслях, поскольку эти технологии позволяют точно отслеживать объекты, анализировать шаблоны и извлекать значимую информацию из видеоданных. Ниже приведены некоторые из реальных приложений обнаружения и классификации объектов в промышленности:

  • Системы безопасности. Отрасли, связанные с наблюдением и безопасностью, в значительной степени полагаются на обнаружение и классификацию объектов для обнаружения угроз, мониторинга действий и обеспечения общественной безопасности. Людей или определенные объекты можно отслеживать с помощью алгоритмов обнаружения объектов для определения или выявления угроз.

  • Автономные транспортные средства. Обнаружение и классификация объектов используются для идентификации и отслеживания объектов на дороге, таких как автомобили, пешеходы и велосипедисты. Эта информация используется, чтобы помочь беспилотным автомобилям безопасно двигаться, не сталкиваясь с другими транспортными средствами или пешеходами. Компания по производству электромобилей Tesla, известная своими беспилотными автомобилями, использует модель MobileNetV2, которая представляет собой CNN, предназначенную для устройств с ограниченной вычислительной мощностью.

  • Здравоохранение. Медицинские изображения можно отслеживать и идентифицировать с помощью моделей обнаружения и классификации объектов, чтобы диагностировать заболевания и планировать операции. Их также можно использовать для идентификации анатомических структур и обнаружения аномалий при сканировании, таком как рентген, компьютерная томография или магнитно-резонансная томография.

  • Анализ спорта. Обнаружение и классификация объектов в спортивных видеороликах позволяют анализировать результаты игроков и помогают судьям в различных видах спорта. Благодаря точному отслеживанию движений игроков, траектории мяча и игровых событий можно получить ценную информацию для тренировок, разработки стратегии и судейства. Статистика и аналитика в режиме реального времени расширяют возможности просмотра для болельщиков и вещателей, помогая тренерам и игрокам принимать обоснованные решения.

Эволюция обнаружения и классификации объектов в видео

За прошедшие годы модели обнаружения и классификации объектов значительно продвинулись вперед. Некоторые из первых подходов включали применение методов обнаружения объектов, изначально разработанных для статических изображений, к видеокадрам. К сожалению, эти модели не учитывали временное свойство видео. Однако одним из основных достижений стало введение концепции обнаружения объектов на основе движения. Этот подход включал анализ различий между последовательными видеокадрами для идентификации движущихся объектов. Такие методы, как оценка оптического потока, которая включает оценку движения пикселей или элементов изображения или видео для определения их движения на изображении или видео, использовались для отслеживания объектов на основе их шаблонов движения.

Несмотря на то, что эти виды методов в определенной степени были успешными в достижении желаемого результата, они не очень хорошо учитывали окклюзии и сложное движение объектов. Через некоторое время исследователи осознали необходимость включения временной информации в процесс обнаружения объектов. Это привело к разработке более сложных моделей, способных анализировать траектории движения объектов и моделировать временные зависимости. Внедрение глубокого обучения, особенно CNN, произвело революцию в области компьютерного зрения. Такие модели, как YOLO (You Only Look Once) и Faster R-CNN (Recurrent Convolutional Neural Networks) проложили путь для обнаружения и классификации объектов в реальном времени в видео.

Применение глубокого обучения в анализе видео

Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для изучения данных. Нейронные сети основаны на человеческом мозге, и они способны изучать сложные закономерности в данных, которые было бы трудно или невозможно изучить с помощью традиционных методов машинного обучения.Они приобрели огромную популярность в этой области. компьютерного зрения благодаря его способности автоматически изучать иерархические представления непосредственно из необработанных данных, таких как изображения и видео. Методы и модели глубокого обучения имеют решающее значение для обнаружения и классификации объектов в цифровых данных. В прошлом инженеры по машинному обучению создавали функции для обнаружения и классификации объектов вручную, но это было сложной задачей и не давало точных результатов. С моделями глубокого обучения, особенно CNN, компьютеры могут самостоятельно изучать эти функции из данных, что значительно повышает точность обнаружения и классификации объектов.

CNN — это тип модели глубокого обучения, который широко используется в задачах компьютерного зрения, включая анализ видео. Они состоят из различных слоев взаимосвязанных узлов, называемых нейронами. Первый уровень сети получает входные данные непосредственно от самих входных данных, которыми в данном контексте будут видеокадры. Нейроны последующих слоев сети получают информацию от нейронов предыдущих слоев. Затем нейроны выполняют серию математических операций над входными данными. Примером одной операции является умножение входных данных на соответствующие веса. Веса можно рассматривать как инструмент, позволяющий сделать одни входные данные менее или более важными, чем другие. После умножения каждого входа на его вес нейрон складывает все взвешенные входы вместе. Он берет сумму этих произведений и производит одно значение. Этот процесс умножения входных данных на веса и их сложения называется линейным преобразованием. Это способ нейрона объединять и обрабатывать информацию, поступающую от его входов. После линейного преобразования на выходе появляется нелинейность. Здесь вступает в действие функция активации. Функция активации — это математическая функция, которая применяет нелинейное преобразование к выходным данным нейрона (сумма взвешенных входных данных). Без применения нелинейности к выходным данным сеть будет просто серией линейных операций, и сеть не сможет фиксировать сложные закономерности и взаимосвязи в данных. В задачах распознавания изображений шаблоны и признаки, отличающие один объект от другого, часто бывают нелинейными. Если бы мы использовали только линейные операции, сети было бы трудно точно различать объекты и правильно их классифицировать. Регулируя веса и смещения нейрона в процессе обучения, нейрон учится распознавать и реагировать на определенные шаблоны или особенности во входных данных. По мере того, как информация проходит через слои сети, каждый нейрон строит шаблоны, изученные предыдущими нейронами, что приводит к представлению входных данных более высокого уровня.

Основным преимуществом моделей глубокого обучения по сравнению с другими методами обнаружения и классификации объектов в видео является их способность изучать отношения между объектами в видеокадре (пространственные зависимости), а также отношения между кадрами в видеопоследовательности (временные зависимости). Традиционные методы анализа видео, такие как функции, созданные вручную, способны фиксировать только пространственные зависимости. Это означает, что они не могут отслеживать объекты во времени или распознавать действия. Внедрение глубокого обучения породило новую парадигму видеоанализа, позволив использовать более сложные и эффективные алгоритмы обнаружения и классификации объектов. Это значительно повысило точность и эффективность задач анализа видео, открывая новые возможности для реальных приложений.