ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ВІДЕОПОТОЦІ ТРАФІКУ ТРАНСПОРТУ ЗАСОБАМИ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ ТА ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ - Романець, В. О.; Маслій, Р. В. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Розглянуто задачу виявлення аномалій у відеопотоці з камер спостереження за транспортним трафіком, що є важливим елементом сучасних інтелектуальних транспортних систем. Запропоновано об’єкто-центричний підхід «детектор–трекер–аналізатор аномалій», який забезпечує підвищення надійності автоматичного виявлення аномальних подій, зокрема проїзду на заборонний сигнал світлофора, перевищення швидкості, аварійного гальмування та тривалого перебування у зоні перехрестя. В основі методу використано сучасний детектор об’єктів YOLOv8n, який характеризується високою швидкістю обробки та прийнятною точністю для задач реального часу, а також трекер OC-SORT, який демонструє підвищену стійкість до короткочасних оклюзій і зменшує кількість хибних асоціацій у щільному транспортному потоці. Для визначення швидкісних характеристик транспортних засобів застосовано гомографічне перетворення з урахуванням калібрації камери, що дало можливість коректно переводити координати об’єктів у світову систему. Для перевірки працездатності підходу сформовано власний датасет на основі відео з відкритих джерел (канал Friant Roulette, Каліфорнія), що містить як нормальні, так і аномальні ситуації. В цілому використано 160 відеофрагментів. Проведені експерименти продемонстрували, що використання комбінації YOLOv8n + OC-SORT забезпечує вищу точність порівняно з базовим поєднанням YOLOv8n + SORT, що підтверджується зростанням значень кореляційного коефіцієнта Меттьюза (MCC). Найкращі результати отримано для аномалій типу «проїзд на червоне світло» (MCC = 0,909) та «перебування у зоні перехрестя» (MCC = 0,881). Дещо гіршими виявилися результати для «перевищення швидкості» (MCC = 0,815) та «аварійного гальмування» (MCC = 0,505), що пояснюється чутливістю до якості відеопотоку, кута огляду та стабільності камери. Розроблений підхід є перспективним для інтеграції в інтелектуальні системи моніторингу дорожнього руху, оскільки дозволяє автоматизувати процес виявлення порушень та знизити навантаження на операторів. Подальші напрями розвитку включають оптимізацію архітектури моделі детектора, застосування модулів реідентифікації для зменшення кількості помилкових асоціацій, удосконалення алгоритмів оцінки швидкості та розширення переліку аномалій, наприклад, пішоходи на проїжджій частині чи заборонене паркування.