Video image analysis methods that use convolutional neural networks

Abstract

Статья посвящена ознакомлению с основными принципами работы со сверточными нейронными сетями, в особенности в задачах связанных с идентификацией движущихся объектов. Также в работе представлена информация о работе сверточных слоев и их взаимодействии друг с другом. На данный момент, анализ большого количества видеоизображений приходится проводить вручную, что занимает большое время. Нейронные сети позволяют проводить анализ и идентификацию самостоятельно на основе алгоритмов заложенных в программу.

The paper is devoted to the introduction of the basic principles of working with convolutional neural networks, especially in the tasks related to the identification of moving objects. The study also provides information about the operation of convolutional layers and their interaction with each other. At the moment, the analysis of a large number of video images has to be carried out manually, which takes a long time and is impossible without human intervention. Neural networks allow independent analysis and identification on the basis of algorithms embedded in the program.