Распознавание дорожных знаков основывается на анализе изображений, полученных с камер, установленных на автомобиле. Эффективность работы такой системы зависит от корректной предварительной обработки изображений, в частности – от точного выделения области, содержащей дорожный знак. Основой этой процедуры выступает цветовая сегментация, поскольку большинство дорожных знаков обладают характерной цветовой окраской (например, красный, синий, жёлтый), позволяющей отличить их от фона.
Рубрика «сегментация изображений»
Способы цветовой сегментации в задачах детектирования дорожных знаков
2025-06-17 в 8:10, admin, рубрики: HSV, IHSL, lab, адаптивная цветовая сегментация, дорожные знаки, распознавание дорожных знаков, сегментация дорожных знаков, сегментация изображений, цветовая сегментация, цветовые пространстваHomo clickus. Как моделирование кликающих людей пригодится для сегментации изображений
2024-12-12 в 11:52, admin, рубрики: глубокое обучение, интерактивная сегментация, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, обработка изображений, разметка данных, сегментация изображенийПриветствую всех читающих!
Меня зовут Антон Антонов, я инженер по искусственному интеллекту, работаю в Институте искусственного интеллекта AIRI в команде, которая занимается Embodied AI — областью, связывающей робототехнику, компьютерное зрение и большие языковые модели.
Недавно наша группа получила приятное известие: нашу статью с описанием модели того, как люди кликают и тапают на картинки, приняли на грядущий NeurIPS! Она будет полезна, чтобы тестировать модели интерактивной сегментации, которые помогают автоматизировать и ускорить процесс разметки изображений человеком.Читать полностью »
Трекинг без разметки или как следить за тысячами пузырьков на производстве
2022-12-15 в 11:00, admin, рубрики: sort, Tracking, unsupervised learning, unsupervised tracking, Анализ и проектирование систем, Блог компании Open Data Science, венгерский алгоритм, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, сегментация изображений, слежение за объектами, трекинг, трекинг без разметки, трекинг объектов, флотация
Привет! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и подходах к трекингу без разметки (unsupervised tracking). Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит подобная задача, так и начинающим энтузиастам.
В этой статье вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов, полезный python-код и демонстрации!
Машинное зрение. Что это и как им пользоваться? Обработка изображений оптического источника
2018-03-11 в 19:07, admin, рубрики: LabVIEW, бинаризация, графика, дилатация, Компьютерное зрение, Программирование, сегментация изображений, эрозияМашинное зрение — это научное направление в области искусственного интеллекта, в частности робототехники, и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.
Технологии беспилотных автомобилей. Лекция Яндекса
2018-03-04 в 12:21, admin, рубрики: instance-based, motion planning, Perception, Алгоритмы, беспилотный автомобиль, Блог компании Яндекс, лидар, машинное обучение, нейронные сети, облако точек, Промышленное программирование, сегментация изображений, управление автомобилемЯндекс продолжает разрабатывать технологии беспилотных автомобилей. Сегодня мы публикуем лекцию одного из руководителей этого проекта — Антона Слесарева. Антон выступил на «Data-ёлке» в конце 2017 года и рассказал об одной из важных компонент стека технологий, необходимых для работы беспилотника.
— Меня зовут Антон Слесарев. Я отвечаю за то, что работает внутри беспилотного автомобиля, и за алгоритмы, которые готовят машины к поездке.
Читать полностью »
Конкурс Topcoder «Konica-Minolta Pathological Image Segmentation Challenge». Заметки участника
2017-10-26 в 12:04, admin, рубрики: cnn, Topcoder, Алгоритмы, Блог компании Avito, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей, сегментация изображенийПривет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.
Использование сверточных сетей для поиска, выделения и классификации
2016-02-23 в 19:24, admin, рубрики: caffe, Блог компании Recognitor, машинное обучение, обработка изображений, распознавание автомобильных номеров, распознавание номеров, распознавание номеров вагонов, свёрточные сети, сегментация изображений, сегментация легких на флюрографии, метки: Caffe, сверточные сети, сегментация изображенийНедавно ZlodeiBaal опубликовал статью «Нейрореволюция в головах и сёлах», в которой привел обзор возможностей современных нейронных сетей. Самым интересным, на мой взгляд, является подход с использованием сверточных сетей для сегментации изображений, про этот подход и пойдет речь в статье.
Уже давно появилось желание изучить сверточные сети и узнать что-то новое, к тому же под рукой есть несколько последних Tesla K40 с 12Гб памяти, Tesla c2050, обычные видеокарты, Jetson TK1 и ноутбук с мобильной GT525M, интереснее всего конечно попробовать на TK1, так как его можно использовать практически везде, хоть на столб фонарный повесить. Самое первое с чего начал, это распознавание цифр, тут конечно удивить нечем, цифры уже давно неплохо распознаются сетями, но при этом постоянно возникает потребность в новых приложениях, которые должны что-то распознавать: номера домов, номера автомобилей, номера вагонов и т.д. Все бы хорошо, но задача распознавания цифр является лишь частью более общих задач.
Читать полностью »
Пример реализации методов обработки и распознавания изображений на Android
2015-12-30 в 8:34, admin, рубрики: android development, Алгоритмы, бинаризация, обработка изображений, Разработка под android, сегментация изображенийЗанимаясь разработкой приложений под ОС Android возникают интересные идеи, которые хочется попробовать, либо есть какой-то набор теоретических знаний и их хочется применить на практике, из совокупности этих факторов и возникла идея описываемого проекта.
Существует много статей о распознавании текста, о компьютерном зрении и об отдельных алгоритмах распознавания. В этой же публикации демонстрируется попытка реализации задачи, связанной с нахождением ключевого слова на изображении текста, что может позволить, например, найти необходимое место для чтения какого-либо текста в DjVu без распознавания самого текста.
Пример реализации представлен в виде Android приложения, а исходным изображением является скриншот текста, с введенным ключевым словом, для решения задачи применяются различные алгоритмы обработки и распознавания изображений.
Читать полностью »