Gépi tanulás a biztonságtechnikában és a forgalomfigyelésben

Járművek és emberek számlálására is jó módszert nyújt a gépi tanulás. Mi a YOLOv5 modellt használtuk, KITTI adatkészlettel tanítva. Ez a modell kellő pontossággal osztályozza és határozza meg a járművek (autó, teherautó, busz, kerékpár) és emberek pontos helyét.

Az iroda előtti főúton elhaladó járművek számát tároltuk, járműtípusokra és haladási irányra csoportosítva.

Itt élőben megtekinthető

A számítógépes látás parkolóhelyek keresésére és nyilvántartására, áthaladó forgalom szűrésére, szabálytalanul parkolók vagy közlekedők észlelésére is megoldást jelent.

Forgalomszámlálás

  • Alapmodell: YOLOv5 (KITTI)
  • Bemenet: 416x416
  • Kimenet: észlelt objektum pozíciója, felismerési százaléka

A modell megkülönbözteti a személyautókat, teherautókat, buszokat, motorokat, bicikliket és embereket.

Az így felismert járműveket megszámolhatjuk, csoportosíthatjuk típus és menetirány szerint.

Kocsibejárók, kapuk és területek távoli figyelése

  • Alapmodell: YOLOv5, Tiny YOLO
  • Bemenet: 224x224
  • Kimenet: észlelt objektum pozíciója, felismerési százaléka

A modell alkalmas kocsibejáró, parkoló figyelésére, tilosban álló járművek észlelésére. A Tiny YOLO modell kis erőforrás-igényű, akár böngészőben vagy okostelefonon is használható.

Emberi viselkedéselemzés

  • Alapmodell: PoseNET, MobileNET, ResNET
  • Bemenet: 640×480
  • Kimenet: 17 pont egy testen (orr, szemek, fülek, vállak, karok, csuklók, lábak, térdek, bokák)

Térfigyelő kamerák képein emberek viselkedését figyelhetjük meg ezzel a modellel. Jellemző mozdulatokra, testartásra, csoportosulásra, verekedésre, rongálásra utaló mozdulatokra jelzéseket adhatunk le vele.

Próbálja ki! (Kamera szükséges hozzá.)