Улучшенная повторная идентификация людей в системах видеонаблюдения с использованием глубокого обучения: структура для реальных приложений

Повторная идентификация людей (ReID) играет ключевую роль в современном видеонаблюдении, обеспечивая непрерывное отслеживание людей по различным камерам видеонаблюдения и повышая эффективность систем общественной безопасности. Однако повторная идентификация людей на реальных записях камер видеонаблюдения сопряжена с определенными трудностями, включая изменения углов обзора камеры, вариации освещения, частичные окклюзии и схожий внешний вид людей. В этой статье мы предлагаем надежную структуру глубокого обучения, которая использует сверточные нейронные сети (CNNs) с настраиваемой функцией потери триплетов для преодоления этих препятствий и повышения точности повторной идентификации. Система разработана таким образом, чтобы генерировать уникальные векторные представления признаков для отдельных людей, что позволяет точно различать их даже в сложных условиях окружающей среды. Чтобы подтвердить правильность нашего подхода, мы проводим обширные оценки на эталонных наборах данных ReID, достигая передовых результатов как по точности, так и по скорости обработки. Эффективность нашей модели оценивается с использованием ключевых метрик, включая кумулятивную характеристику соответствия (CMC) и среднюю точность (mAP), что демонстрирует ее надежность в различных сценариях наблюдения. По сравнению с существующими методами, наш подход неизменно превосходит их как по точности, так и по масштабируемости, что делает его пригодным для интеграции в крупномасштабные системы видеонаблюдения. Кроме того, мы обсуждаем практические аспекты по внедрению моделей ReID на основе ИИ в инфраструктуру видеонаблюдения, включая масштабируемость системы, возможности работы в режиме реального времени и вопросы конфиденциальности. Совершенствуя методы повторной идентификации людей, эта работа не только вносит вклад в область интеллектуального наблюдения, но и обеспечивает основу для повышения общественной безопасности в реальных приложениях с помощью автоматизированных и надежных возможностей отслеживания.