ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В АВТОНОМНЫХ СИСТЕМАХ ВИДЕОМОНИТОРИНГА

Аннотация

Статья посвящена проблеме обработки видеоинформации с использованием нейросетей в автономных системах в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Цель исследования. Целью статьи является исследование алгоритмов обработки видеоинформации в автономных системах с ограниченными вычислительными ресурсами на основе двухэтапной обработки данных. На первом этапе проводится определение контуров наблюдаемых объектов с помощью традиционных методов выделения ключевых признаков. Второй этап включает обработку с использованием нейросетевых алгоритмов, нацеленных на классификацию и распознавание объектов. Благодаря первичной обработке видеопотока существенно снижается объем информации, обрабатываемой нейронной сетью. Материалы и методы. В статье предложен вариант алгоритма первичной обработки видеоинформации, основанный на методах определения контуров объектов. Методы выделения границ, основанные на пространственной фильтрации, могут применяться как к стационарным, так и к подвижным объектам. Вторичная обработка основана на применении сверточной нейронной сети, коэффициенты которой подвергались квантованию для снижения вычислительной нагрузки. Для обучения нейронной сети были сгенерированы два набора данных (датасеты) для обучения, валидации и тестирования. Первый датасет состоял из исходных изображений с каким-либо объектом, второй содержал идеальный контур объектов (маски). Проведено сравнение двух нейронных сетей, обученных на исходных изображениях и на контурных масках изображений. Рассмотрены особенности реализации нейронных сетей на ПЛИС и предложена структурная схема проведения вычислений. Показана возможность итерационных вычислений с повторным использованием вычислительных ресурсов на каждой итерации (слое нейронной сети). Результаты. Приведены результаты предварительных исследований по обучению нейронной сети и квантованию ее коэффициентов, рассмотрены особенности аппаратной реализации нейронных сетей на базе программируемых логических интегральных схем. Заключение. Двухэтапный подход к обработке видеоинформации демонстрирует высокую эффективность в автономных системах, где существуют ограничения по энергопотреблению и вычислительным ресурсам. Статья может быть полезна разработчикам автономных систем видеомониторинга, обнаружения и сопровождения объектов наземного и воздушного базирования.