Научно-исследовательская лаборатория «Интеллектуальные информационные технологии и системы» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Челябинский государственный университет» образована в 2013 г.
Исследования коллектива ученых поддержаны грантами Министерства образования и науки РФ и Российского фонда фундаментальных исследований. В 2014 г. получен грант Министерства образования и науки РФ по теме «Разработка адаптивных методов для надежного слежения за трехмерными объектами» на 3 года объемом 15 млн рублей.
Руководителем научного коллектива является д.т.н., профессор Кобер В.И., заведующий научно-исследовательской лабораторией "Математические методы обработки мультисенсорных данных".
Грант Министерства образования и науки Российской Федерации, грант 2.1766.2014К.
Цель проектаСлежение за несколькими трехмерными объектами на динамических искаженных сценах – важная и нерешенная задача компьютерного зрения. Классический подход к решению задачи основан на использовании фильтрации Калмана, на вычислении конкурирующих стратегий и гипотез на основе апостериорного распределения вероятности по фрагменту наблюдаемой сцены, на вычислении ядер слежения и оптического потока. Несмотря на успешное применение известных методов слежения, в реальных задачах сталкиваются с проблемами при слежении объектами на искаженных сценах. Поэтому разработка новых методов на основе адаптивной фильтрации для надежного и точного слежения за несколькими объектами, принадлежащим разным классам, на искаженных динамических сценах с контролируемыми ошибками локализации, а также разработка эффективных параллельных алгоритмов для реализации предложенных методов на персональных компьютерах с графическими процессорами является актуальной научной и практической задачей.
Задачи проектаВ рамках предлагаемого проекта предполагается разработать надежные и точные методы для автоматического обнаружения и одновременной надежной классификации нескольких объектов на статических искаженных сценах. Методы обнаружения должны быть инвариантными к различным проекциям трехмерного объекта распознавания, к изменениям его масштаба и повороту в плоскости проекции изображения. Предполагается разработать эффективные алгоритмы для реализации предложенных методов на персональных компьютерах с графическими процессорами. Предполагается обобщить методы обнаружения и классификации для автоматического обнаружения и классификации объектов на динамических искаженных сценах. Разработка этих методов является необходимым шагом для решения задачи надежного и точного слежения за несколькими объектами на искаженных изображениях видеопотока. Предполагается разработать эффективные алгоритмы для реализации надежных и точных методов автоматического слежения за объектами на динамических искаженных сценах с использованием персональных компьютеров с графическими процессорами. Важным требованием для реализации алгоритмов для конкретных приложений является скорость обработки информации для принятия решений в реальном режиме времени.
