Студент КемГУ разрабатывает систему, которая с помощью нейросетей распознаёт разбои и насилие с городских камер видеонаблюдения.

Владимир Медведев учится в институте Цифры КемГУ по направлению «Прикладная математика и информатика». Его научная работа связана с тремя основными направлениями: разработка программного обеспечения для многокритериальных методов принятия решений, численные методы безусловной оптимизации в задачах большой размерности и эффективные 3D-свёрточные нейронные сети для интеллектуальной классификации видео.

В рамках исследования разработана программная поддержка определения структуры факторов с помощью методов ISM и MICMAC. Проведено численное моделирование алгоритмов стохастического градиентного спуска с адаптацией шага по группам переменных.

Численные методы безусловной оптимизации находят широкое применение при обучении глубоких нейронных сетей, в том числе эффективных 3D-свёрточных видеоклассификаторов. Такие алгоритмы способны анализировать видеопоток и выявлять сложные динамические сцены.

В планах Владимира внедрение системы интеллектуального определения драк и насилия с камер наблюдения. Это прикладная задача, востребованная в системах безопасности, городской инфраструктуре и на объектах с массовым пребыванием людей. Разработка соединяет фундаментальные методы оптимизации и современные подходы машинного обучения.