| 1 |
2 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. |
Этап 2018 |
| Результаты этапа: 1) Разработана система для встраивания синтетических объектов типа дорожные знаки и автомобили в изображения реальных сцен. Экспериментальная оценка показала, что использование таких данных позволяет повысить качество детектирования объектов.
2) Реализованы нейросетевые алгоритмы для преобразования изображений с изменением условий освещённости и погодных условий. Экспериментальная оценка показала, что использование таких данных позволяет повысить качество детектирования объектов.
3) Разработан и реализован новый алгоритм для идентификации человека по походке в данных с DVS камер.
4) Разработан и реализован новый алгоритм для калибровки DVS камеры.
5) Реализована программная система для синтеза DVS данных с движением людей. |
| 2 |
1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. |
Этап 2019 |
| Результаты этапа: 1) Разработана программная система для аугментации реальных изображений сцен помещений синтетическими объектами для расширения обучающих выборок, используемых для обучения нейросетевых моделей понимания сцен. Система использует открытый движок фотореалистичной визуализации Hydra.
2) Разработан нейросетевой алгоритм для пост-обработки встраиваемых синтетических изображений для повышения визуального реализма изображений. Алгоритм основан на схеме CycleGAN и обучен с использованием синтетических данных, полученных с разработанной программной системы.
3) Проведена экспериментальная апробация разработанных алгоритмов на задачах паноптической сегментации и оценки карт глубины
4) Предложен ряд модификаций для алгоритма идентификации человека по походке в данных, полученных с DVS сенсора, позволяющих повысить качество идентификации. По результатам поданы и приняты 2 статьи на международные конференции.
5) Разработана программная система для демонстрации идентификации человека по походке для умного дома. Проведена экспериментальная оценка разработанной системы на данных, собранных на факультете ВМК.
6) Разработана программная система для синтеза обучающих данных с движением человека для DVS сенсоров. Система использует данные захвата движения в открытом формате. |
| 3 |
1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. |
Этап 2020 |
| Результаты этапа: 1) Разработан новый алгоритм по идентификации человека по изображению лица в данных с DVS сенсоров. По итогам сделан доклад на конференции Графикон-2020 и опубликована статья в сборнике трудов конференции
2) Разработан модифицированный алгоритм аугментации реальных изображений синтетическими дорожными знаками, позволивший повысить качество распознавания дорожных знаков, как в режиме детекции, так и классификации. По итогам опубликована статья в журнале "Компьютерная оптика"
3) Разработан метод прореживания обучающих выборок, позволивший ускорить обучение алгоритмов детекции дорожных знаков. По итогам сделан доклад на конференции Графикон-2020 и опубликована статья в сборнике трудов конференции |
