Мультимодальная обработка видеопотоков в распределенных системах компьютерного зрения

Abstract

Объектом исследования является технология мультимодальной обработки видеопотоков с использованием базовых алгоритмов компьютерного зрения в задачах детектирования объектов и распознавания образов. Цель работы состоит в модернизации технологии распознавания номеров железнодорожных цистерн с использованием мультимодального подхода, реализуемой на базе микросеврисной архитектуры, исследование характеристик и масштабируемости разработанной распределенной системы. Разработаны программные средства распределенной обработки видеоданных на основе потоковых вычислений по графу базовых операций, системные микросервисы, позволяющие запускать мультимодальную обработку в соответствии с заранее сформированным графом обработки, сервисы, реализующие базовые операции обработки видеоданных с использованием функций OpenCV, и фреймворк для адаптации библиотеки OpenCV в технологию. На наборе тестовых данных были проверены характеристики системы, а также ее эффективность. В качестве языка программирования для реализации мультимодал