Использование мультиагентного подхода при решении задачи выделения элементарных операций над объектами в системе видеоаналитики

В работе представлен новый алгоритм классификации действий, совершаемых человеком или механизмом над объектами на основе мультиагентного подхода. Мультиагентная система осуществляет верификацию и классификацию действий с последующим разделением сложного графа процесса, совершаемого над объектом, на элементарные компоненты-действия, автоматически пополняя базу знаний. В разрабатываемой системе каждый элемент-действие опознается своим агентом-детектором. Агенты могут кластеризоваться по признакам похожести, найденным самим алгоритмом, тем самым гарантируя сохранение нового неопознанного действия как кандидата на неизвестное элементарное. Онотология агентов (API) на основе json-файлов такова, что технически задача может быть решена иерархически. Т.е. сначала контролируемо обучаемая сеть находит подходящий кластер агентов-детекторов, а затем отрабатывает алгоритм принятия решения о способе классификации и снова происходит поиск очередного уточняющего кластера. Иерархическая система обработки работает на коротком видеофрагменте с трековой информацией или на последовательности фотокадров с дополнительной информацией от сенсоров современного смартфона.