Дальнейшее развитие обработки видеоданных, полученных в сложных погодных условиях.
Современные подходы к обработке видеоданных в условиях неблагоприятной погоды уже достигли высокого уровня, однако продолжающееся развитие технологий машинного зрения и искусственного интеллекта открывает новые перспективы повышения устойчивости и точности таких систем [Постолит, 2021].
Одним из ключевых направлений становится использование мультиспектральных и тепловизионных камер, которые позволяют компенсировать потери визуальной информации в видимом диапазоне при сильном тумане, дожде или ночной съёмке. Совмещение данных с различных сенсоров (англ. RGB, ИК, LIDAR) в рамках мультисенсорной интеграции обеспечивает более полное представление о дорожной обстановке и устойчивость к отдельным видам помех [Alaba, Ball, 2022]. Активно развиваются самообучающиеся модели нейронных сетей, способные адаптироваться к новым погодным сценариям без необходимости полного переобучения, а также легковесные архитектуры на базе трансформеров и сверточных нейронных сетей, оптимизированные для работы на встроенных устройствах в режиме реального времени.
Всё большую роль играет развитие облачных платформ и edge-вычислений, позволяющих гибко распределять ресурсы и обрабатывать данные локально в точке установки камеры, снижая задержки и повышая устойчивость систем к потере связи. Также перспективным считается внедрение адаптивных моделей, управляемых контекстом, где параметры обработки подстраиваются под тип дороги, время суток, плотность трафика и характер погодных условий.
Заключение
Обработка видеоданных в условиях сложной погоды представляет собой одну из ключевых задач в области интеллектуального анализа дорожного движения. Эффективное решение этой задачи требует комплексного подхода, включающего этапы предобработки, детектирования, трекинга и компенсации визуальных искажений, обусловленных метеоусловиями. Применение современных алгоритмов компьютерного зрения и глубокого обучения, таких как YOLO, Deep SORT, DehazeNet и других, позволяет значительно повысить точность распознавания движения автомобилей даже в условиях ограниченной видимости. Однако, несмотря на достигнутые успехи, существующие технологии требуют дальнейшего развития и адаптации — особенно в направлении повышения устойчивости алгоритмов к нестандартным погодным сценариям, расширения тренировочных выборок, а также интеграции с мультисенсорными и облачными системами. В перспективе можно ожидать усиления роли таких систем в структуре интеллектуального транспорта, где обработка видеоданных будет играть центральную роль в обеспечении безопасности, эффективности и автономности дорожного движения в любых погодных условиях.
Библиографический список
1. Корчагин С. А., Сердечный Д. В. Алгоритмы компьютерного зрения для распознавания объектов в условиях плохой видимости // Инженерный Вестник Дона. 2024. № 10 (118). С. 287–296.
2. Постолит А. В. Перспективы применения искусственного интеллекта и компьютерного зрения в транспортных системах и подключенных автомобилях // Мир Транспорта. 2021. Т. 19. № 1 (92). С. 74–90.
3. Alaba S. Y., Ball J. E. A Survey on Deep-Learning-Based LiDAR 3D Object Detection for Autonomous Driving // Sensors (Basel). 2022. Т. 22. № 24. С. 9577.
4. Ashraf I. и др. Analyzing performance of YOLOx for detecting vehicles in bad weather conditions // Sensors (Basel). 2024. Т. 24. № 2. С. 522.
5. Dilek E., Dener M. Computer Vision Applications in Intelligent Transportation Systems: A Survey // Sensors (Basel). 2023. Т. 23. № 6. С. 2938.
6. Lu K. и др. An object detection algorithm combining self-attention and YOLOv4 in traffic scene // PLoS One. 2023. Т. 18. № 5. С. e0285654.
7. Pisano E. D. и др. Contrast limited adaptive histogram equalization image processing to improve the detection of simulated spiculations in dense mammograms // J Digit Imaging. 1998. Т. 11. № 4. С. 193–200.