Підвищення ефективності систем відеоспостереження за рахунок гібридного методу відбору ключових кадрів і інтерпретації рішень

Бондарчук, Андрій Петрович та Мельник, Ірина Юріївна та Абрамов, Вадим Олексійович (2025) Підвищення ефективності систем відеоспостереження за рахунок гібридного методу відбору ключових кадрів і інтерпретації рішень Телекомунікаційні та інформаційні технології (3). с. 101-105. ISSN 2412-4338

Текст Bondarchuk_TIT_(2).pdf Download (392kB)

Анотація

Сучасні системи відеоспостереження генерують значні обсяги даних, що ускладнює їх ефективний аналіз у реальному часі. Існуючі методи автоматичного виявлення аномалій часто є обчислювально-вимогливими та працюють за принципом "чорного ящика", що обмежує їх практичне застосування у критично важливих сферах, таких як охорона громадського порядку та публічна безпека. У цій статті запропоновано новий комбінований підхід, що вирішує дві ключові проблеми: неефективну обробку надлишкових даних та недостатню прозорість роботи алгоритмів штучного інтелекту. Метидика базується на поєднанні інноваційного методу відбору інформативних кадрів з подальшою їх обробкою інтерпретованою моделлю детекції. Перший етап передбачає оптимізацію вибору ознак за допомогою гібридного алгоритму, що поєднує згорткову нейромережу InceptionV3 з генетичним алгоритмом, що дозволяє зменшити обсяг даних на 70-85% зі збереженням показника повноти на рівні 98%. Другий етап забезпечує не лише класифікацію аномалій, але й генерацію зрозумілих для людини пояснень шляхом інтеграції методів пояснюваного ШІ (XAI), зокрема Grad-CAM та керованого зворотного поширення. Експериментальна перевірка на стандартних наборах даних демонструє переваги запропонованого підходу порівняно з сучасними аналогами. Отримані результати свідчать про можливість покращення точності класифікації на 3-5% при одночасному зменшенні обчислювального навантаження. Крім того, система надає візуальні пояснення прийнятих рішень у вигляді теплових карт, що підвищує довіру до її роботи. Запропонований підхід відкриває перспективи для впровадження ефективних систем відеомоніторингу у реальному часі з функцією обґрунтування прийнятих рішень.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	відеоспостереження; інформаційні системи; генетичний алгоритм; штучний інтелект; моделювання; згорткові нейронні мережі; обробка відеоданих; комп'ютерний зір
Типологія:	Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра комп'ютерних наук
Користувач, що депонує:	професор Андрій Бондарчук
Дата внесення:	15 Груд 2025 13:58
Останні зміни:	15 Груд 2025 13:58
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/54791

Actions (login required)

Перегляд елементу