Метод ідентифікації рухомих об’єктів на основі інтервальних просторово-часових графів

Abstract

У статті розглядається задача ідентифікації рухомих об’єктів у відео, яка є актуальною для сучасних систем комп’ютерного зору, відеоспостереження та інтелектуального аналізу даних. Особливу складність становлять сценарії, у яких об’єкти змінюють форму, орієнтацію або частковоперекриваються, що об-межує ефективність традиційних підходів, заснованих на піксельних ознаках або ключових точках.Запропоновано метод ідентифікації рухомих об’єктів на основі інтервальних просторово-часових графів, сформованих із параметризованих контурів об’єкта. Підхід передбачає сегментацію об’єкта на відеокадрах, виділення його контуру та апроксимацію параметричними кривими NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline). Дискретизовані точки контуру використовуються як вузли графа, для яких формується розширений вектор ознак, що включає геометричні, позиційні та динамічні характеристики.Просторові графи, побудовані для окремих кадрів, об’єднуються в інтервальні просторово-часові гра-фи шляхом введення часових зв’язків між відповідними вузлами та застосування механізму ковзного вікна. Це дозволяє отримати послідовність графових структур, що відображають різні фази руху об’єкта та формують його поведінкове представлення.Для ідентифікації використовується просторово-часова графова нейронна мережа ST-GCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks), яка виконує аналіз структурних та часових залежностей у графах. Результати окремих інтервалів агрегуються для формування фінального рішення. Запропонований підхід забезпечує формування інформативного просторово-часового представлення об’єкта та дозволяє підви-щити точність і стійкість ідентифікації за рахунок урахування його поведінкових характеристик.