Розробка енергоефективної системи відеокамери для виявлення людей в реальному часі за допомогою моделі YOLOv8
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.310401Ключові слова:
виявлення людей, відеоспостереження, глибоке навчання, YOLOv8, NVIDIA Jetson nano, CSPNetАнотація
Розпізнавання людей широко використовується в різних сферах, таких як автономні транспортні засоби, поле спостереження, автомати, допомога сліпим людям і багато іншого. Існує багато алгоритмів машинного навчання і глибокого навчання для аналізу відео, основним мотивом цих алгоритмів є пошук людини в складному зображенні. Дослідження, представлене в цій статті, зосереджено на розробці енергоефективної інтелектуальної системи камер відеоспостереження для виявлення людини в реальному часі з використанням моделі YOLOv8 (You Only Look Once). Проблема, яка розглядається, полягає в потребі в більш досконалих, автономних системах спостереження, здатних виявляти людей у різних фонових умовах, подолавши обмеження традиційних систем відеоспостереження, які вимагають постійного ручного моніторингу. Запропонована система була навчена на наборі даних PASCAL VOC 2012 і оптимізована за допомогою налаштування гіперпараметрів, досягаючи високої точності та продуктивності в реальному часі. Ключові результати демонструють, що модель YOLOv8, реалізована на платформі NVIDIA Jetson Nano, забезпечує надзвичайну точність, акуратність і енергоефективність. Вона постійно виявляє людські фігури в реальному часі, навіть у неідеальних умовах, як-от погане освітлення чи складний фон. Цей успіх можна пояснити архітектурою міжступеневої часткової мережі YOLOv8 (CSPNet), яка покращує її здатність швидко й точно обробляти зображення, забезпечуючи відповідність вимогам безперервного спостереження. Відмінними рисами цієї системи є її енергоефективна конструкція та адаптованість до різноманітних умов навколишнього середовища. Ці характеристики не тільки вирішують проблему виявлення людей в реальному часі, але й роблять систему надійним і масштабованим рішенням для сучасних програм безпеки та спостереження
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Meghana Deshpande, Alok Agarwal, Rupali Kamathe
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
