En la Universidad Politécnica de Perm, se les ocurrió cómo acelerar el procesamiento del material de video recibido y aumentar la precisión en la determinación de los movimientos del objeto filmado por las cámaras de vigilancia exterior. Para ello, analizaron los modelos existentes de reconocimiento de esqueletos humanos y los algoritmos utilizados para el procesamiento de imágenes de video, y crearon su propio modelo y tecnología de normalización de objetos. La investigación se llevó a cabo en el marco de la implementación del programa «Prioridad 2030».
Creamos un modelo simplificado, en el que no hay información superflua para nuestras investigaciones, por ejemplo, sobre la posición de los dedos de las manos. A menudo, su ubicación está contaminada, pero al mismo tiempo también se necesita tiempo para el procesamiento, lo que complica el proceso de reconocimiento de acciones. Los puntos clave en nuestro modelo fueron los ojos, los hombros, las caderas, los codos, las manos, las rodillas y los pies. También propusimos un algoritmo para transformar la información sobre el movimiento del esqueleto humano, que reconoce las acciones, comparando los datos de diferentes cámaras o desde diferentes ángulos para mayor precisión.
Los experimentos demostraron que el modelo y la tecnología de normalización de imágenes de video de la PNIU de Perm permitieron alcanzar una precisión de reconocimiento del 95%. Al mismo tiempo, el uso de datos primarios proporcionó solo un 35% de precisión.
El desarrollo se utilizará para monitorear y mantener la seguridad en las empresas de producción, territorios protegidos y lugares públicos. Varias empresas industriales rusas han mostrado interés en su implementación en sus instalaciones, y el Fondo de Asistencia a la Innovación ya ha aprobado una subvención para los científicos de la PNIU de Perm.