Рубрика «машинное зрение» - 4

в 20:00, , рубрики: arduino, DIY, diy или сделай сам, машинное зрение, микроконтроллеры, робототехника, фотодатчик, шаговый двигатель, Электроника для начинающих

Здравствуй, Сообщество!

Статья — классический «велосипед», но для начинающих в электронике и робототехнике может быть интересна.

Как известно, самую мелкую и простую робототехнику собирают сейчас на микроконтроллерах типа Atmega или STM. Здесь в статье я принципиально не беру уровень мини-компьютеров типа Raspberry.

В робототехнике, кроме движений, бывает необходимо делать хотя бы оценку окружающего пространства. Так вот — оптического растрового датчика для простых МК мне не попадалось. Популярный «датчик линии» — это не то. Поиск по Гиктаймсу и аналогичным ресурсам дал ссылки на видеокамеры, но они слишком быстрые для простых МК и одну статью про использование 8 шт. светодиодов в качестве фотодиодов.

image
Поэтому родилась идея сделать примитивный растровый датчик — протоглаз, по аналогии с первыми живыми организмами. Всё, что написано далее, мной делалось только для собственного развлечения, с минимальными затратами и практического применения не предполагалось. Пусть и снова велосипед, но с уважением к Нипкову и отцам механического телевидения.
Подробности под катом…
Читать полностью »

в 1:13, , рубрики: Google, будущее здесь, искусственный интеллект, машинное зрение, распознавание объектов

Google помогает Пентагону распознавать изображения с военных дронов - 1

Изданию Gizmodo стало известно от анонимных источников в Google, что среди рядовых сотрудников компании развернулось жаркое обсуждение одного совместного проекта, который Google запускает с Министерством обороны США. Речь идёт о проекте Maven, который Пентагон запустил в апреле 2017 года.

В рамках Project Maven до конца 2017 года планировалось «внедрить продвинутые компьютерные алгоритмы в правительственные платформы для распознавания объектов в большом количестве движущихся или неподвижных изображений».

Всем известно, что Google давно разрабатывает системы машинного зрения, и её нейросети неоднократно побеждали в соревнованиях на точность распознавания объектов. Есть подозрение, что сейчас этими передовыми разработками может воспользоваться американская армия.
Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: ICCV, ivideon, Блог компании Ivideon, Компьютерное зрение, конкурс, машинное зрение, машинное обучение, нейросеть, облако, Облачные вычисления, обработка изображений

image

Внезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)

У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).

Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.
Читать полностью »

в 15:46, , рубрики: Демосцена, искусственный интеллект, машинное зрение, состязательные примеры

Первые состязательные 3D-примеры для обмана нейросетей - 1
Напечатанная на 3D-принтере черепаха распознаётся нейросетью как черепаха (зеленый контур), винтовка (красный контур) или как другой объект (чёрный контур)

Давно известно, что небольшие целенаправленные изменения в картинке «ломают» систему машинного обучения, так что она классифицирует совершенно другое изображение. Такие «троянские» картинки называются «состязательными примерами» (adversarial examples) и представляют собой одно из известных ограничений глубинного обучения.

Работают они просто: нужно сделать градиентное восхождение в пространстве входных данных для генерации образцов, которые максимизируют предсказание класса для заданного класса. Например, если взять фотографию панды и добавить градиент «гиббон», мы заставим нейросеть классифицировать эту панду как гиббона. Черепаху можно выдать как винтовку (см. иллюстрацию вверху). Кот превращается в холодную закуску гуакамоле (см. под катом) — неважно. Любой объект превращается в любой другой для в глазах машинного интеллекта, потому что у ИИ особая система «зрения», отличная от человеческой.
Читать полностью »

в 15:11, , рубрики: wayray, автогаджеты, Автомобильные гаджеты, Блог компании WayRay, будущее здесь, машинное зрение, Научно-популярное, транспорт будущего

Автоиндустрия считается «первопроходцем» в области применения технологий машинного зрения и самым крупным их потребителем. По данным аналитиков, автомобильная индустрия формирует 23% рынка продуктов компьютерного зрения в Германии. А по данным VDMA, для Европы эта цифра составляет 21%.

Поэтому не удивительно, что алгоритмы машинного зрения постепенно начали использоваться в самих автомобилях, а не только на этапах их производства. В настоящее время они применяются в технологиях автопилотирования и распознавания полос.

В сегодняшнем материале мы начнем говорить о том, что «видят» автомобили и как они это делают, используя базовые алгоритмы и методы в качестве отправной точки цикла рассказов.

«Машинное» зрение: Что и как видят автомобили - 1
Читать полностью »

в 15:04, , рубрики: Microsoft Kinect, безопасность, будущее здесь, гаджеты, Железо, машинное зрение, Научно-популярное, Производство и разработка электроники, радиолокация, синтезированная апертура, системы досмотра

В предлагаемой статье хочу рассказать о современных микроволновых системах персонального досмотра, а также о результатах выполняемого нами проекта, в котором разрабатывается новая перспективная микроволновая система досмотра, основанная на комбинированном использовании радиолокации и машинного зрения. Ожидается, что разрабатываемая система досмотра будет использоваться на наземном транспорте с большим пассажиропотоком. Достигаться это будет за счет превосходящих аналоги технических характеристик: предельно высокой пропускной способности, возможности досмотра в плотной верхней одежде, значительно меньших массогабаритных характеристик, стоимости и энергопотребления. В статье приводится описание созданной в проекте установки и методики эксперимента для имитационного моделирования описанной микроволновой системы досмотра, а также результат эксперимента с манекеном со скрытыми под одеждой предметами.

Досмотреть каждого, кто входит в метро - 1

Читать полностью »

в 16:54, , рубрики: pornhub, видеотехника, выделения признаков, искусственный интеллект, машинное зрение, нейросеть, распознавание лиц, Социальные сети и сообщества

PornHub внедряет систему машинного зрения для автоматического распознавания лиц, поз и других атрибутов видео - 1
Классификация изображения по признакам и распознавание личности актрисы по лицу на кадре из видеоролика. Иллюстрация: PornHub

Порноиндустрия всегда была двигателем технологического прогресса. Продолжает такой оставаться и сейчас. Например, один из самых посещаемых в мире сайтов PornHub (суточная аудитория 80 млн человек) готовится внедрить систему машинного зрения, пишет TechCrunch. Система автоматически обрабатывает и распределяет по рубликам миллионы видеороликов.

Для удобной навигации по сайту все видеоролики классифицированы по различным признакам, в том числе по имени актрисы, типу происходящего сюжета, тематике видеоролика и так далее. Раньше всю работу по классификации выполняли люди — модераторы. Но количество любительских и профессиональных видеороликов быстро увеличивается. И вот PornHub вместо того, чтобы нанять новых модераторов и платить им за просмотр NSFW, запускает работу систему машинного зрения, которая будет работать круглосуточно и не требует зарплату.
Читать полностью »

в 10:07, , рубрики: opencv, Блог компании Intel, вопросы экспертам, машинное зрение, обработка изображений, Разработка робототехники, распознавание образов

Компьютерное зрение. Задайте вопрос эксперту Intel - 1Далеко не все ответы можно найти в Интернет. Особенно если вопрос ваш относится к достаточно узкой или новой области — тут необходима консультация гуру, Владельца Тайного Знания. В традициях блога Intel — проведение блого-семинаров, построенных на вопросах читателей. На эти вопросы отвечают эксперты Intel, принимавшие непосредственное участие в создании технологий и продуктов — кому, как не им знать все детали?
В этом месяце место на трибуне предоставлено создателям библиотеки компьютерного зрения OpenCV (Open Source Computer Vision Library), бывшим сотрудникам компании Itseez, вошедшей в состав Intel — Вадиму Писаревскому и Анатолию Бакшееву. Итак, если у вас назрел вопрос об OpenCV, машинном зрении, распознавании образов и других смежных темах, но вы не знали, кому его задать — приглашаем вас в комментарии и личку. Вопросы принимаются до 24 сентября. Автор лучшего вопроса получит приз от Intel — набор фирменных принадлежностей для уютного отдыха.
Под катом — краткая информация о наших экспертах.
Читать полностью »

в 12:06, , рубрики: дорожные знаки, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, робоавтомобили, транспорт будущего

Атака на модели машинного обучения сбивает робоавтомобили - 1
Набор экспериментальных изображений с художественными стикерами на разных расстояниях и под разными углами: (а) 5 футов, 0 градусов; (b) 5' 15°; (с) 10' 0°; (d) 10' 30°; (e) 40' 0°. Обман работает на любом расстоянии и под любым углом: вместо знака «Стоп» система машинного обучения видит знак «Ограничение скорости 45 миль»

В то время как одни учёные совершенствуют системы машинного обучения, другие учёные совершенствуют методы обмана этих систем.

Как известно, небольшие целенаправленные изменения в картинке способны «сломать» систему машинного обучения, так что она распознает совершенно другое изображение. Такие «троянские» картинки называются «состязательными примерами» (adversarial examples) и представляют собой одно из известных ограничений глубинного обучения.
Читать полностью »

в 10:39, , рубрики: level set method, Matlab, Алгоритмы, компьютерная графика, математика, машинное зрение, метод фиксации уровня, обработка изображений, сегментация, фильтрация

Сегментация изображений является задачей разбиения цифрового изображения на одну или несколько областей, представляющих интерес. Это фундаментальная проблема в области компьютерного зрения, которая решается многими различными способами, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.

В этой статье я кратко рассмотрю понятие метода фиксации уровня и неявно заданных динамических поверхностей (level set method). Также рассмотрю роль этого метода в бинарной сегментации с введением и определением математических конструкций, таких как SDT (Signed Distance Transforms), маркированной карты расстояний.

Бинарная сегментация изображений методом фиксации уровня (Level set method) - 1 Слева — исходное изображение, справа — сегментированное
Читать полностью »

1...345...7
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js