Программные продукты и системы

Архитектура разработанной системы включает в себя три компонента: блок распознавания, блок отслеживания и блок анализа. Блок распознавания, построенный на нейросетевом подходе, представляет собой сверточную сеть поиска ключевых точек с предобученной магистралью. На вход системы распознавания подается кадр, а на выходе детектор выдает координаты ограничивающих рамок, ключевых точек, а также степени уверенности ограничивающих рамок. Для отслеживания множества объектов используется расширенный фильтр Калмана. На вход фильтру подаются данные, полученные от детектора, на выходе формируется список построенных траекторий. В данной работе система анализа реализует подсчет динамической плотности. Для определения этой характеристики достаточно иметь список траекторий с временными метками. На выходе система готовит график динамической плотности на выделенном участке. 
Подробное описание дается в статье "Система распознавания, отслеживания и описания поведения муравьев на видеозаписи, сделанной в полевых условиях", авторы  Московская Е.Д., Бургов Е.В.,  Московский А.Д., Гревцова Н.А. (Курчатовский комплекс НБИКС-природоподобных технологий, а также НИЦ «Курчатовский институт», г. Москва).