Моделювання та ідентифікація рухомих об’єктів з використанням просторово-часових графів параметризованих контурів

Abstract

У статті розглянуто задачу моделювання та ідентифікації рухомих об’єктів у відеопотоці в умовах зміни форми під час руху. Традиційні підходи, що базуються на піксельних ознаках або ключових точках, не забезпечують повного опису геометричної структури об’єкта та його просторово-часової динаміки, що ускладнює процес ідентифікації. Метою роботи є розробка методу представлення рухомого об’єкта у вигляді послідовності просторово-часових графів, побудованих на основі параметризованих контурів, з подальшим використанням графових нейронних мереж для ідентифікації. У запропонованому підході відеодані перетворюються у послідовність кадрів, на яких за допомогою сегментаційної моделі виконується виділення маски об’єкта та його контуру. Контур апроксимується параметричною кривою NURBS (Non Uniform Rational B-Splines), що дозволяє отримати впорядковану множину точок, які використовуються як вузли графа. Для кожного кадру формується просторовий граф, який відображає геометричну структуру об’єкта, а за допомогою механізму ковзного вікна будується інтервальний просторово-часовий граф, що враховує еволюцію об’єкта у часі. Для аналізу отриманих графів використовується архітектура ST-GCN. Наукова новизна полягає у поєднанні параметричного опису контурів об’єктів на основі NURBS із просторово-часовими графовими моделями, що дозволяє формалізувати як геометричні, так і динамічні характеристики руху у межах єдиного структурованого подання. Запропонований підхід забезпечує формування інформативних ознак, що підвищують точність ідентифікації об’єктів у складних умовах спостереження.