Masinnägemine ja selle rakendamine kaasaegses maailmas - Revision history

Dmsobo: /* Masinnägemise rakendamine */

2021-12-05T20:11:02Z

Masinnägemise rakendamine

← Older revision		Revision as of 23:11, 5 December 2021
Line 134:		Line 134:
	'''Tesla Autopilot'''		'''Tesla Autopilot'''

	Kõikidel uutel Tesla autodel on olemas riistvara, mida on vaja tulevikus täielikuks isejuhtimiseks peaaegu kõikides tingimustes. Süsteem on konstrueeritud nii, et see suudab sooritada lühikesi ja pikki sõite ilma, et juhiistmel istuja oleks midagi vaja. Tesla Motors ~~ei kasuta~~ hakkas loobuma radaaridest tema autodes. Selle asemel töötas ettevõte välja Tesla Visioni kaamerasüsteemil põhineva autopiloodi versiooni. <ref name="tesla">Tesla autopiloot / Tesla. - Tekst: elektrooniline // www.tesla.com: [sait]. - URL: https://www.tesla.com/autopilot .</ref>		Kõikidel uutel Tesla autodel on olemas riistvara, mida on vaja tulevikus täielikuks isejuhtimiseks peaaegu kõikides tingimustes. Süsteem on konstrueeritud nii, et see suudab sooritada lühikesi ja pikki sõite ilma, et juhiistmel istuja oleks midagi vaja teha. Tesla Motors hakkas loobuma radaaridest tema autodes. Selle asemel töötas ettevõte välja Tesla Visioni kaamerasüsteemil põhineva autopiloodi versiooni. <ref name="tesla">Tesla autopiloot / Tesla. - Tekst: elektrooniline // www.tesla.com: [sait]. - URL: https://www.tesla.com/autopilot .</ref>

	== Allikad ==		== Allikad ==

Dmsobo: /* Masinnägemise rakendamine */

2021-12-05T20:08:24Z

Masinnägemise rakendamine

← Older revision		Revision as of 23:08, 5 December 2021
Line 125:		Line 125:
	'''Line Assistant'''		'''Line Assistant'''
	[[File:Line_assistant.jpg\|500px\|right\|thumb\|Line Assistant. <ref name="pic6">https://www.usedvwaudi.com/blog/2019/04/16/what-is-lane-assist--technology-and-how-does-it-work</ref>\|link=https://www.usedvwaudi.com/blog/2019/04/16/what-is-lane-assist--technology-and-how-does-it-work]]		[[File:Line_assistant.jpg\|500px\|right\|thumb\|Line Assistant. <ref name="pic6">https://www.usedvwaudi.com/blog/2019/04/16/what-is-lane-assist--technology-and-how-does-it-work</ref>\|link=https://www.usedvwaudi.com/blog/2019/04/16/what-is-lane-assist--technology-and-how-does-it-work]]
	See on tehnoloogia, mis kasutab WAG autodes sisseehitatud kaamerat, mis jälgib, et auto liigub oma sõidurajal~~. Rooli juhtimiseks peab süsteemikaamera teostama sõiduraja tuvastamise~~. See kaamera asub sisemises tahavaatepeeglis, ning suudab juhtida auto liikumist, jälgides teemärgistust ja reguleerides auto asendit nende märgiste suhtes.		See on tehnoloogia, mis kasutab WAG autodes sisseehitatud kaamerat, mis jälgib, et auto liigub oma sõidurajal. See kaamera asub sisemises tahavaatepeeglis, ning suudab juhtida auto liikumist, jälgides teemärgistust ja reguleerides auto asendit nende märgiste suhtes.
	Mis on hea selles süsteemis juhul, kui juhi tähelepanu hajub ja auto teel olevatest rajamärgistest eemale viib, alustab Lane Assist parandusmeetmeid, mis lõppkokkuvõttes vähendab pikkadel sõitudel sõidurajalt välja triivimise tõenäosust. <ref name="line-asistant">Volkswagen Lane Assist / Volkswagen. - Tekst: elektrooniline // vw.avto-city.ru: [sait]. - URL: https://vw.avto-city.ru/models/preimushchestva/obzor/elektronnyy-pomoshchnik-lane-assist/ .</ref>		Mis on hea selles süsteemis - juhul, kui juhi tähelepanu hajub ja auto teel olevatest rajamärgistest eemale viib, alustab Lane Assist parandusmeetmeid, mis lõppkokkuvõttes vähendab pikkadel sõitudel sõidurajalt välja triivimise tõenäosust. <ref name="line-asistant">Volkswagen Lane Assist / Volkswagen. - Tekst: elektrooniline // vw.avto-city.ru: [sait]. - URL: https://vw.avto-city.ru/models/preimushchestva/obzor/elektronnyy-pomoshchnik-lane-assist/ .</ref>

	'''Front Light Assistant'''		'''Front Light Assistant'''

Dmsobo: /* Masinnägemise rakendamine */

2021-12-05T20:01:42Z

Masinnägemise rakendamine

← Older revision		Revision as of 23:01, 5 December 2021
Line 129:		Line 129:

	'''Front Light Assistant'''		'''Front Light Assistant'''

	Front Light Assist kasutatakse sõiduki kaugtulede automaatseks sisse- või väljalülitamiseks. Kui auto seisab, töötavad ainult lähituled, kuid kui auto sõidab pimedas üle 60 km/h, lülitab FLA-süsteem vastutuleva liikluse puudumisel automaatselt sisse kaugtuled. Tahavaatepeeglis olev kaamera jälgib liiklust. Tema abiga tunneb süsteem ära vastutulevad ja samas suunas sõiduki ees liikujad ning lülitub automaatselt tagasi lähituledele. <ref name="line-asistant2">Mark Icons, Kõik Volkswageni autode elektrooniliste abiliste kohta / Icons Mark. - Tekst: elektrooniline // vagdrive.com: [sait]. - URL: https://vagdrive.com/threads/vse-ob-ehlektronnyx-pomoschnikax-avtomobilej-koncerna-volkswagen.1198/ .</ref>		Front Light Assist kasutatakse sõiduki kaugtulede automaatseks sisse- või väljalülitamiseks. Kui auto seisab, töötavad ainult lähituled, kuid kui auto sõidab pimedas üle 60 km/h, lülitab FLA-süsteem vastutuleva liikluse puudumisel automaatselt sisse kaugtuled. Tahavaatepeeglis olev kaamera jälgib liiklust. Tema abiga tunneb süsteem ära vastutulevad ja samas suunas sõiduki ees liikujad ning lülitub automaatselt tagasi lähituledele. <ref name="line-asistant2">Mark Icons, Kõik Volkswageni autode elektrooniliste abiliste kohta / Icons Mark. - Tekst: elektrooniline // vagdrive.com: [sait]. - URL: https://vagdrive.com/threads/vse-ob-ehlektronnyx-pomoschnikax-avtomobilej-koncerna-volkswagen.1198/ .</ref>

	'''Tesla Autopilot'''		'''Tesla Autopilot'''

	Kõikidel uutel Tesla autodel on olemas riistvara, mida on vaja tulevikus täielikuks isejuhtimiseks peaaegu kõikides tingimustes. Süsteem on konstrueeritud nii, et see suudab sooritada lühikesi ja pikki sõite ilma, et juhiistmel istuja oleks midagi vaja. Tesla Motors ei kasuta hakkas loobuma radaaridest tema autodes. Selle asemel töötas ettevõte välja Tesla Visioni kaamerasüsteemil põhineva autopiloodi versiooni. <ref name="tesla">Tesla autopiloot / Tesla. - Tekst: elektrooniline // www.tesla.com: [sait]. - URL: https://www.tesla.com/autopilot .</ref>		Kõikidel uutel Tesla autodel on olemas riistvara, mida on vaja tulevikus täielikuks isejuhtimiseks peaaegu kõikides tingimustes. Süsteem on konstrueeritud nii, et see suudab sooritada lühikesi ja pikki sõite ilma, et juhiistmel istuja oleks midagi vaja. Tesla Motors ei kasuta hakkas loobuma radaaridest tema autodes. Selle asemel töötas ettevõte välja Tesla Visioni kaamerasüsteemil põhineva autopiloodi versiooni. <ref name="tesla">Tesla autopiloot / Tesla. - Tekst: elektrooniline // www.tesla.com: [sait]. - URL: https://www.tesla.com/autopilot .</ref>

	== Allikad ==		== Allikad ==

Dmsobo: /* Masinnägemise rakendamine */

2021-12-05T20:00:55Z

Masinnägemise rakendamine

← Older revision		Revision as of 23:00, 5 December 2021
Line 84:		Line 84:

	'''Tark linn'''		'''Tark linn'''
	Tark linn on ka üks masinnägemise arendamise harudest, nimelt sellise idee ellu viimine on seotud vajadusega tagada lähitulevikus inimeste kaasaegne ~~elukvaliteet~~ uuenduslike tehnoloogiate kasutamise kaudu. Sellise linna sees olevad süsteemid tagavad linnaelu süsteemide säästliku, keskkonnasõbraliku ja ohutu kasutamist.		Tark linn on ka üks masinnägemise arendamise harudest, nimelt sellise idee ellu viimine on seotud vajadusega tagada lähitulevikus inimeste kaasaegne elukvaliteedi uuenduslike tehnoloogiate kasutamise kaudu. Sellise linna sees olevad süsteemid tagavad linnaelu süsteemide säästliku, keskkonnasõbraliku ja ohutu kasutamist.

	----		----

Dmsobo: /* Kuidas masinnägemine töötab? */

2021-12-05T19:56:50Z

Kuidas masinnägemine töötab?

← Older revision		Revision as of 22:56, 5 December 2021
Line 61:		Line 61:
	Arvuti jaoks on pilt pikslite kogum, millest igaühel on oma heleduse või värvi väärtus. Selleks, et masin saaks pildi sisust aru, töödeldakse seda spetsiaalsete algoritmide abil.		Arvuti jaoks on pilt pikslite kogum, millest igaühel on oma heleduse või värvi väärtus. Selleks, et masin saaks pildi sisust aru, töödeldakse seda spetsiaalsete algoritmide abil.
	Esmalt tehakse kindlaks suured olulised kohad. Seda saab teha mitmel viisil. Näiteks liigutades mitu korda sarnast pilti Gaussi häguga, kasutades erinevaid hägususraadiusi.		Esmalt tehakse kindlaks suured olulised kohad. Seda saab teha mitmel viisil. Näiteks liigutades mitu korda sarnast pilti Gaussi häguga, kasutades erinevaid hägususraadiusi.
	Seejärel võrreldakse tulemusi omavahel, et leida kõige kontrastsemad alad~~, nagu heledad laigud ja katkendlikud jooned~~. Pärast oluliste kohtade leidmist kirjeldab arvuti neid numbritega.		Seejärel võrreldakse tulemusi omavahel, et leida kõige kontrastsemad alad. Pärast oluliste kohtade leidmist kirjeldab arvuti neid numbritega.
	Pildi fragmendi numbrilisel kujul salvestamist nimetatakse deskriptoriks. Deskriptorite abil ~~saate~~ üsna täpselt võrrelda pildi fragmente, ilma fragmente ~~endid~~ kasutamata.		Pildi fragmendi numbrilisel kujul salvestamist nimetatakse deskriptoriks. Deskriptorite abil saab üsna täpselt võrrelda pildi fragmente, ilma fragmente kasutamata.
	Arvutuste kiirendamiseks jaotab arvuti deskriptorid rühmadesse, saades omamoodi klastri. Sarnased deskriptorid erinevatelt piltidelt kuuluvad samasse klastrisse.		Arvutuste kiirendamiseks jaotab arvuti deskriptorid rühmadesse, saades omamoodi klastri. Sarnased deskriptorid erinevatelt piltidelt kuuluvad samasse klastrisse.
	Pärast sellist klasterdamist muutub oluliseks ainult klastri number koos deskriptoritega . Mis on pakutavaga kõige sarnasem. Deskriptorist klastri numbrini jõudmist nimetatakse kvantiseerimiseks.		Pärast sellist klasterdamist muutub oluliseks ainult klastri number koos deskriptoritega. Mis on pakutavaga kõige sarnasem. Deskriptorist klastri numbrini jõudmist nimetatakse kvantiseerimiseks.
	Ja klastri numbrit ennast nimetatakse kvantdeskriptoriks. Kvantimine vähendab oluliselt andmete hulka, mida arvuti peab töötlema. Kvantdeskriptorite põhjal saab arvuti pilte võrrelda ja neil olevaid objekte ära tunda. Arvuti võrdleb erinevate piltide kvant deskriptorite komplekte ja teeb järelduse, kui palju ~~need~~ või nende üksikud fragmendid on sarnased. Sellist võrdlust kasutavad ka otsingumootorid piltide leidmiseks ~~pildi järgi~~.<ref name="workingpr">Inishev, Kuidas arvutinägemine töötab? / Inišev. - Tekst: elektrooniline // habr.com: [sait]. - URL: https://habr.com/ru/company/droider/blog/538750/.</ref>		Ja klastri numbrit ennast nimetatakse kvantdeskriptoriks. Kvantimine vähendab oluliselt andmete hulka, mida arvuti peab töötlema. Kvantdeskriptorite põhjal saab arvuti pilte võrrelda ja neil olevaid objekte ära tunda. Arvuti võrdleb erinevate piltide kvant deskriptorite komplekte ja teeb järelduse, kui palju neid või nende üksikud fragmendid on sarnased. Sellist võrdlust pildi järgi kasutavad ka otsingumootorid piltide leidmiseks.<ref name="workingpr">Inishev, Kuidas arvutinägemine töötab? / Inišev. - Tekst: elektrooniline // habr.com: [sait]. - URL: https://habr.com/ru/company/droider/blog/538750/.</ref>

	== Masinnägemise rakendamine ==		== Masinnägemise rakendamine ==

Dmsobo: /* Kuidas masinnägemine töötab? */

2021-12-05T19:53:43Z

Kuidas masinnägemine töötab?

← Older revision		Revision as of 22:53, 5 December 2021
Line 55:		Line 55:
	== Kuidas masinnägemine töötab? ==		== Kuidas masinnägemine töötab? ==
	Selleks, et arvuti teatud objektid üles leiaks, tuleb seda talle õpetada. Selleks koostatakse tohutu koolitusnäidiseid.		Selleks, et arvuti teatud objektid üles leiaks, tuleb seda talle õpetada. Selleks koostatakse tohutu koolitusnäidiseid.
	Näiteks fotod, millest osa sisaldab soovitud objekti ja teine osa mitte.Järgmiseks tuleb masinõpe.		Näiteks fotod, millest osa sisaldab soovitud objekti ja teine osa mitte. Järgmiseks tuleb masinõpe.
	Arvuti analüüsib ~~proovist~~ saadud ~~pilti. Seejärel~~ teeb ~~arvuti~~ kindlaks, millised kujutiste kombinatsioonide tunnused näitavad soovitud objektide olemasolu,		Arvuti analüüsib saadud pilte ja seejärel teeb kindlaks, millised kujutiste kombinatsioonide tunnused näitavad soovitud objektide olemasolu,
	ja arvutab nende olulisuse. Kui see on lõpetatud, saab masinnägemist kasutada.		ja arvutab nende olulisuse. Kui see etapp on lõpetatud, saab masinnägemist kasutada.

	Arvuti jaoks on pilt pikslite kogum, millest igaühel on oma heleduse või värvi väärtus. Selleks, et masin saaks pildi sisust ~~aimu~~, töödeldakse seda spetsiaalsete algoritmide abil.		Arvuti jaoks on pilt pikslite kogum, millest igaühel on oma heleduse või värvi väärtus. Selleks, et masin saaks pildi sisust aru, töödeldakse seda spetsiaalsete algoritmide abil.
	Esmalt tehakse kindlaks suured olulised kohad. Seda saab teha mitmel viisil. Näiteks ~~liigutage~~ mitu korda sarnast pilti Gaussi häguga, kasutades erinevaid hägususraadiusi.		Esmalt tehakse kindlaks suured olulised kohad. Seda saab teha mitmel viisil. Näiteks liigutades mitu korda sarnast pilti Gaussi häguga, kasutades erinevaid hägususraadiusi.
	Seejärel võrreldakse tulemusi omavahel, et ~~paljastada~~ kõige kontrastsemad alad, nagu heledad laigud ja katkendlikud jooned. Pärast oluliste kohtade leidmist kirjeldab arvuti neid numbritega.		Seejärel võrreldakse tulemusi omavahel, et leida kõige kontrastsemad alad, nagu heledad laigud ja katkendlikud jooned. Pärast oluliste kohtade leidmist kirjeldab arvuti neid numbritega.
	Pildi fragmendi numbrilisel kujul salvestamist nimetatakse deskriptoriks. Deskriptorite abil saate üsna täpselt võrrelda pildi fragmente, ilma fragmente endid kasutamata.		Pildi fragmendi numbrilisel kujul salvestamist nimetatakse deskriptoriks. Deskriptorite abil saate üsna täpselt võrrelda pildi fragmente, ilma fragmente endid kasutamata.
	Arvutuste kiirendamiseks jaotab arvuti deskriptorid rühmadesse, saades omamoodi klastri. Sarnased deskriptorid erinevatelt piltidelt kuuluvad samasse klastrisse.		Arvutuste kiirendamiseks jaotab arvuti deskriptorid rühmadesse, saades omamoodi klastri. Sarnased deskriptorid erinevatelt piltidelt kuuluvad samasse klastrisse.

Dmsobo at 19:50, 5 December 2021

2021-12-05T19:50:42Z

← Older revision		Revision as of 22:50, 5 December 2021
Line 53:		Line 53:
	Hetkel on masinnägemine täielikult väljakujunenud küberneetika haru. Selle valdkonna uurimisele ja arendamisele on pühendatud palju konverentse, ning sellel teemal kirjutatakse raamatuid ja artikle.		Hetkel on masinnägemine täielikult väljakujunenud küberneetika haru. Selle valdkonna uurimisele ja arendamisele on pühendatud palju konverentse, ning sellel teemal kirjutatakse raamatuid ja artikle.

	== Kuidas masinnägemine töötab ==		== Kuidas masinnägemine töötab? ==
	Selleks, et arvuti teatud objektid üles leiaks, tuleb seda talle õpetada. Selleks koostatakse tohutu ~~koolitusnäidis~~.		Selleks, et arvuti teatud objektid üles leiaks, tuleb seda talle õpetada. Selleks koostatakse tohutu koolitusnäidiseid.
	Näiteks ~~fotodelt~~, millest osa sisaldab soovitud objekti ja teine osa mitte.Järgmiseks tuleb masinõpe.		Näiteks fotod, millest osa sisaldab soovitud objekti ja teine osa mitte.Järgmiseks tuleb masinõpe.
	Arvuti analüüsib proovist saadud pilti. Seejärel teeb arvuti kindlaks, millised kujutiste kombinatsioonide tunnused näitavad soovitud objektide olemasolu,		Arvuti analüüsib proovist saadud pilti. Seejärel teeb arvuti kindlaks, millised kujutiste kombinatsioonide tunnused näitavad soovitud objektide olemasolu,
	ja arvutab nende olulisuse. Kui see on lõpetatud, saab masinnägemist kasutada.		ja arvutab nende olulisuse. Kui see on lõpetatud, saab masinnägemist kasutada.

Dmsobo: /* Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on */

2021-12-05T19:48:21Z

Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on

← Older revision		Revision as of 22:48, 5 December 2021
Line 48:		Line 48:
	* Keskmine tase. Sellel tasemel toimub segmenteerimine.		* Keskmine tase. Sellel tasemel toimub segmenteerimine.

	* Kõrge tase. Sellel ~~tasandil~~ on konkreetsed objektid seotud maailmapildiga. <ref> Aleksei Šalaginov, Arvutinägemise ajalugu / Aleksei Šalaginov. - Tekst: elektrooniline // shalaginov.com: [sait]. - URL: https://shalaginov.com/2020/05/16/computer-vision-history/.</ref>		* Kõrge tase. Sellel tasemel on konkreetsed objektid seotud maailmapildiga. <ref> Aleksei Šalaginov, Arvutinägemise ajalugu / Aleksei Šalaginov. - Tekst: elektrooniline // shalaginov.com: [sait]. - URL: https://shalaginov.com/2020/05/16/computer-vision-history/.</ref>

Dmsobo: /* Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on */

2021-12-05T19:47:03Z

Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on

← Older revision		Revision as of 22:47, 5 December 2021
Line 44:		Line 44:

	Ta määratles ka kolm andmetöötluse taset:		Ta määratles ka kolm andmetöötluse taset:
	* ~~Madalaim~~ tase. See filtreerib müra.		* Madal tase. See filtreerib müra.

	* Keskmine tase. Sellel tasemel toimub segmenteerimine.		* Keskmine tase. Sellel tasemel toimub segmenteerimine.

	* ~~Kõrgeim~~ tase. Sellel tasandil on konkreetsed objektid seotud maailmapildiga. <ref> Aleksei Šalaginov, Arvutinägemise ajalugu / Aleksei Šalaginov. - Tekst: elektrooniline // shalaginov.com: [sait]. - URL: https://shalaginov.com/2020/05/16/computer-vision-history/.</ref>		* Kõrge tase. Sellel tasandil on konkreetsed objektid seotud maailmapildiga. <ref> Aleksei Šalaginov, Arvutinägemise ajalugu / Aleksei Šalaginov. - Tekst: elektrooniline // shalaginov.com: [sait]. - URL: https://shalaginov.com/2020/05/16/computer-vision-history/.</ref>

Dmsobo: /* Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on */

2021-12-05T19:44:25Z

Masinnägemise arengu ajalugu ja see, mis meil praegu on

← Older revision		Revision as of 22:44, 5 December 2021
Line 30:		Line 30:

	'''70-ndatel''' MIT-i magistrant Lawrence Robberts pakkus välja, et masin võiks kahemõõtmelistest kujutistest ehitada objektidest kolmemõõtmelisi kujutisi.		'''70-ndatel''' MIT-i magistrant Lawrence Robberts pakkus välja, et masin võiks kahemõõtmelistest kujutistest ehitada objektidest kolmemõõtmelisi kujutisi.
	1979. aastal ilmus lava dünaamilise analüüsi teooria. See võimaldas ära tunda liikuvaid objekte~~. See~~ põhines Hamburgi ülikooli professori Hans Hellmut Nageli masinnägemise valdkonna töödel. <ref name="history2">Pavel Bryzgalov, Masinnägemise arengu ajalugu / Bryzgalov Pavel. - Tekst: elektrooniline // robome.ru: [sait]. - URL: http://robome.ru/istorija_razvitija_tehnicheskogo_zrenija/ .</ref>		1979. aastal ilmus lava dünaamilise analüüsi teooria. See võimaldas ära tunda liikuvaid objekte, ning põhines Hamburgi ülikooli professori Hans Hellmut Nageli masinnägemise valdkonna töödel. <ref name="history2">Pavel Bryzgalov, Masinnägemise arengu ajalugu / Bryzgalov Pavel. - Tekst: elektrooniline // robome.ru: [sait]. - URL: http://robome.ru/istorija_razvitija_tehnicheskogo_zrenija/ .</ref>