Оценивание кинематических характеристик подвижных объектов сложной формы через их локализацию на видеопоследовательности алгоритмами глубокого обучения

Продемонстрирован подход к оцениванию и анализу кинематических характеристик движущихся объектов по ограничивающему прямоугольнику, формируемому при локализации наблюдаемых объектов сложной формы. Отличительной чертой работы является отсутствие необходимости разработки шарнирной модели изучаемого объекта. Предложенный подход продемонстрирован на задаче анализа походки сельскохозяйственных животных. Проведено предварительное обучение нейросетевого детектора YoloV8 на видеороликах, сформированы треки объектов с использованием алгоритма SORT. На выборке данных вычислены оценки скоростей и ускорений объектов с использованием алгоритма «total variation regularization» и получены их Фурье-спектры. Установлено статистически значимое различие спектров в диапазоне [1, 2] Гц для групп животных различающихся состоянием опорно-двигательного аппарата и предварительно разделённых экспертами.