Состав и назначение решения

Программное решение машинного зрения COSOC.VIDEO входит в состав программной платформы COSOC и предназначено для обработки видео высокого разрешения с камер системы машинного зрения объектов/территорий,  используемых в повседневном режиме или в условиях чрезвычайных/кризисных ситуаций, в том числе:

1. Детектирование людей - участников тактических сцен и построение траекторий их движения
2. Анализ очередей 
3. Анализ тактических ситуаций 
4. Анализ эргономики складских рабочих мест 

Основные функции COSOC.VIDEO

1. Детектирование и классификация объектов в кадре 
2. Построение траекторий движения предметов (например коробок на ленте транспортера или роботов в помещении), людей и транспортных средств в кадре 
3. Построение скелетных моделей людей в кадре
4. Распознавание тактических ситуаций с одним или несколькими участниками 

При работе по анализу очередей решение обеспечивает:

1. Оценку расчетного времени ожидания человека в очереди
2. Настройку нормативного времени ожидания человека в очереди
3. Оповещение при превышении людьми/транспортными средствами порога времени ожидания в очереди с возможностью отправки уведомлений по электронной почте
4. Формирование отчета по фактическому времени ожидания в очереди
5. Формирование сводных показателей за разные периоды времени (смена, сутки, неделя, месяц, квартал, год) в разрезе заданного интервала (минута, час, день и другие) и отправку результатов  в заданном формате (json, csv, xml) на внешний сервис. 

Источники информации

В качестве источников информации могут использоваться:

1. камеры высокого разрешения с USB/GbEth/5GbEth/PCIEx подключением
2. мобильные устройства

Event-driven solution for operation center on the base of Common Alerting Protocol

Konstantin Zhigunov,   Evgeniya Tsybulko,   Alexander Khelvas

The article proposes the architecture of the Common Alerting Protocol based solution for event-driven Emergency Operation Center for regions of the Russian Federation. Sources of information are analyzed and approaches to tactical situations detection and estimation are discussed.

Программная платформа и информационная модель ситуационного центра

Щербаков С.С., Кузнецова А.А., Беспалько А.А., Галицкий А.С., Хельвас А.В.

Труды МФТИ 2018 т.10 №4(40) стр.98-109

В статье рассматриваются стандарты сообщений для передачи информации о чрезвычайных ситуациях и программная платформа для обмена сообщениями между всеми государственными структурами и организациями, связанными с чрезвычайными ситуациями.

Практическое применение языка Alloy для распознавания тактических ситуаций

Хельвас A.B., Галицкий  A.С

Труды МФТИ 2018 т.10 №4(40) стр.87-97

В статье рассматривается подход к обнаружению  тактических ситуаций на основе анализа формальных утверждений, формируемых путем обработки потока сообщений о событиях и угрозах в формализованном виде в информационной системе ситуационного центра.   Для   анализа используется  язык Alloy и аналитическое приложение Alloy Analyzer.  Рассмотрен пример анализа типичной ситуации обнаружения паводковой угрозы.

Improved 2D Human Pose Tracking Using Optical Flow Analysis

Khelvas Aleksander, Gilya-Zetinov Alexander, Konyagin Egor, Demyanova Darya, Sorokin Pavel, Khafizov Roman

in book Advances in Intelligent Systems and Computing, series AISC, Springer, v. 1100, pp. 10-22  

DOI: 10.1007/978-3-030-55187-2_2

In this paper, we propose a novel human body pose refinement method that relies on an existing single-frame pose detector and uses an optical flow algorithm in order to increase quality of output trajectories. First, a pose estimation algorithm such as OpenPose is applied and the error of keypoint position measurement is calculated. Then, the velocity of each keypoint in frame coordinate space is estimated by an optical flow algorithm, and results are merged through a Kalman filter. The resulting trajectories for a set of experimental videos were calculated and evaluated by metrics, which showed a positive impact of optical flow velocity estimations. Our algorithm may be used as a preliminary step to further joint trajectory processing, such as action recognition.