Masinnägemine ja selle rakendamine kaasaegses maailmas

Masinnägemine - on Masinnägemine on teaduslik suund tehisintellekti, eelkõige robootika ja sellega seotud tehnoloogiate valdkonnas reaalse maailma objektide kujutiste saamiseks, nende töötlemiseks ja saadud andmete kasutamiseks mitmesuguste rakenduslike probleemide lahendamiseks ilma (täielik) või osaliselt) inimesed.

Sissejuhatus

Сюда можно кратенько наляпать про быстрое развитие и то как машина заменила человека

Ajalugu

Сюда история

Kuidas masinnägemine töötab

Selleks, et arvuti teatud objektid üles leiaks, tuleb seda talle õpetada. Selleks koostatakse tohutu koolitusnäidis. Näiteks fotodelt, 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, ja arvutab nende olulisuse. Kui see 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. Esmalt tehakse kindlaks suured olulised kohad. Seda saab teha mitmel viisil. Näiteks liigutage 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. 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. 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.

Masinnägemise rakendamine

Перенес пункты сюда для удобства :)

Камера в телефоне (ИИ распознает картиночки и не только ;) )

Meelelahutus ja filmitööstus Meelelahutuse ja filmitööstuse sfääris kasutakse masiinnägemist VR/AR-sisu mahulise jäädvustamiseks, liitreaalsuse animatsiooni kasutavate külastajatega suhtlemiseks ja leidub veelgi rohkem kasutus võimalusi. Ilma masinnägemise kaamerateta VR lahendused ei suuda üksteisega sünkroonida.

Nutikas valgusfoor "Nutikas valgusfoor" on dünaamiline fooride haldussüsteem, tänu millele paraneb liiklusvoogude liiklusvõime. Tihti valgusfoorides määratakse punaste ja roheliste signaalide muutus kindlaks kehtestatud ajakava järgi. Nutikas valgusfoor kasutab signaalide muutmiseks kaameraid. Tavalistes linnades kohtame sageli olukorda, kus seisame punase tule taga, samal ajal kui külgsuunas kedagi pole. Kui nutikas valgusfoor näeb, et ühes suunas liigub palju vähem autosid kui teistes, siis liikumise optimeerimiseks lülitab rohelist värvi ülekoormatud suundadel pikemalt. Just see parandab liikumise vooge ja vähendab mõju autode heitgaasidest keskkonnale. Камеры замера скорости (Не только вумный город)

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.

Robotite ehitus (Boston Dynamics robot koera näitel) 2020. aasta mais tuli välja Boston Dynamics robot koer (Spot) Singapuri tänavatele, et jälgida sotsiaalset distantseerumist COVID ajal. Spot suudab trepist üles ronida ja konarlikul maastikul liikuda, kuid on siiski piisavalt väike siseruumides kasutamiseks. Spot suudab saavutada kiirust kuni 5,76 km/h ja töötada autonoomselt kuni 90 minutit. Robot on varustatud stereo kaamerate süsteemiga, mis annavad sellele 360° vaate. mis võimaldab . Selline kaamerate süsteem põhineb masinnägemisel ja aitab roobotil ruumis navigeerida ja võimaldab otsusi tegema kasutades programmeeritud algoritme.

Контроль качества на производстве (Производство)

Производство

Военные дроны

Военные системы наведения

Открытие шлагбаумов (Вумный город)

Ассистенты автомобилей (Автопилоты, Line Assistant)

PhotoMath (Камера в телефоне)

Allikad

https://shalaginov.com/2020/05/16/computer-vision-history/ (Masinnägemise arendamise ja arengu ajalugu)

https://habr.com/ru/company/droider/blog/538750/ (Что это и как оно работает, немного применения)

https://nirmech.ru

Machine Vision : Theory, Algorithms, Practicalities - Morgan Kaufmann, 2004

https://habr.com/ru/company/microsoftlumia/blog/248789/ Истории о разработчиках: PhotoMath от MicroBlink

http://robome.ru/istorija_razvitija_tehnicheskogo_zrenija/ История разработки машинного зрения

https://habr.com/ru/post/411323/

https://vw.avto-city.ru/models/preimushchestva/obzor/elektronnyy-pomoshchnik-lane-assist/

https://vagdrive.com/threads/vse-ob-ehlektronnyx-pomoschnikax-avtomobilej-koncerna-volkswagen.1198/

https://www.tesla.com/autopilot

https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/418251/