Российские учёные нашли способ повысить эффективность систем видеонаблюдения . Из-за высокой скорости машины, яркого света фар, запылённости, а также недостаточных возможностей камеры машины не всегда распознаются некорректно. Но учёные Университета науки и технологий МИСИС и специалисты компании «СИТИЛАБС» усовершенствовали алгоритмы камер. Если сразу отсеять заведомо некорректные изображения, вычислительные ресурсы не будут использоваться для дальнейшего распознавания, а также снизится вероятность ошибки. Для определения степени засвеченности автомобильного номера специалисты предлагают использовать анализ гистограммы яркостей. «95,7% номеров верно классифицировались как засвеченные. Для определения степени смазанности была построена нейронная сеть , которая обеспечивает точность классификации 96,4% при минимальном времени обработки 0,073 мc», — говорит Игорь Тёмкин, заведующий кафедрой АСУ НИТУ МИСИС. Разработанный алгоритм даёт оценку, сколько изображений оказались смазанными или засвеченными. Эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для корректировки параметров камеры: изменив значения выдержки и диафрагмы можно повысить качество последующих кадров.И продолжая тему. В департаменте транспорта Москвы рассказали, как работают комплексы фиксации нарушений на перекрёстках. За соблюдением правил на самых загруженных пересечениях следят камеры, дополненные системой искусственного интеллекта, которые отслеживают сложные нарушения.
