Рубрика «Компьютерное зрение» - 4
Взгляд на ADAS изнутри: когда поедет робот?
2020-10-21 в 11:03, admin, рубрики: ADAS, AI, автоматизация, автопилот, беспилотные технологии, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеокамера, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, обработка изображений, оптимизация, радары, Разработка робототехники, робототехника, роботы, сенсоры, транспортСегодня мы хотим рассказать о направлении, с которого мы, Cognitive Pilot, исторически начали свои разработки в области создания беспилотных технологий, а именно отрасли automotive. Вообще эта сфера ставит перед разработчиками беспилотных систем наиболее интересные задачи: на дорогах общего пользования сцены намного сложнее и динамичнее, чем в сельском хозяйстве или на рельсах, а поведение объектов часто почти невозможно предугадать. Для создания беспилотных автомобилей используются технологии глубокого обучения, наиболее сложные нейронные сети и объемные датасеты.
Но вместе с тем не секрет, что промышленное использование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования не разрешено законодателями. И получение санкций на это не стоит ожидать прямо завтра. Участникам рынка еще предстоит решить целый ряд серьезных организационных, юридических, технических и иных проблем. Поэтому мы и выбрали в качестве приоритетных, реальные рынки агро- и рельсового транспорта, на которых наш ИИ может работать и приносить пользу уже сегодня, где, например, комбайнеры уже не касаются руля, сосредоточившись на управлении техпроцессом уборки зерновых, машинисты локомотивов повышают безопасность работы, и где в рамках представленных нами моделей использования автопилотов не нужно ждать разрешения чиновников того или иного уровня.
«Breakout-YOLO»: знакомимся с шустрой object-detection моделью, играя в классический «Арканоид»
2020-06-21 в 10:30, admin, рубрики: computer vision, javascript, object detection, yolo, yolov3, Компьютерное зрение, машинное обучение, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование
Всем привет! Весенний семестр для некоторых студентов 3-го курса ФУПМ МФТИ ознаменовался сдачей проектов по курсу «Методы оптимизации». Каждый должен был выделить интересную для себя тему (или придумать свою) и воплотить её в жизнь в виде кода, научной статьи, численного эксперимента или даже бота в Telegram.
Жёстких ограничений на выбор темы не было, поэтому можно было дать разгуляться фантазии. You Only Live Once! — воскликнул я, и решил использовать эту возможность, чтобы привнести немного огня в бессмертную классику.Читать полностью »
Распознавание русского алфавита: от сбора датасета до создания GUI
2020-06-06 в 14:19, admin, рубрики: python, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, распознавание образовПривет! В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс.
Спойлер: в результате должно получиться вот так:
Компьютерное зрение на WebRTC-сервере с аппаратным ускорением от Intel OWT
2020-05-20 в 10:00, admin, рубрики: computer vision, open cv, WebRTC, webrtc server, Блог компании Voximplant, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, Программирование, распознавание лиц
WebRTC упростил (в большинстве своем) получение и отправку видеопотоков в реальном времени. А значит, можно немного поразвлекаться с ними при помощи машинного обучения. В прошлом месяце я показал, как запустить компьютерное зрение (Computer Vision – CV) локально в браузере. Как я уже упоминал, локально – это, конечно, хорошо, но иногда требуется более высокая производительность, и для этого нам понадобится удаленный сервер. В данном посте я расскажу о том, как запускать серверные модели OpenCV с аппаратным ускорением на чипсетах Intel с помощью Open WebRTC Toolkit (OWT) с открытым исходным кодом.
Читать полностью »
О революции в радарах, дедлайнах и выходе в четвертое измерение
2020-05-19 в 7:00, admin, рубрики: автоматизация, автопилот, беспилотные технологии, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеокамера, Компьютерное зрение, обработка изображений, оптимизация, радары, робототехника, роботы, сенсоры, транспортВ статьях моих коллег про беспилотные трамваи и тепловозы были упомянуты радары. Они широко применяются в автомобильной отрасли для реализации стандартных функций активной и пассивной безопасности. Решения для высокоавтоматизированных систем управления (включая беспилотный транспорт) требуют более гибких и продвинутых технологий. В Cognitive Pilot радарами занимается специальное подразделение, которое до конца 2019 года работало как Design House, выпуская по контрактной модели решения для автопроизводителей и поставщиков компонентов. Сейчас мы переходим на новую бизнес-модель и готовим к серийному производству линейку радаров для широкого круга заказчиков — от проектов DIY до стартапов и опытных парков. На базе использующихся в проектах Cognitive Pilot решений будут созданы готовые продукты для пользователей, которые можно условно разделить на 3 категории: «MiniRadar», «Industrial» и «Imaging 4D». Подобные устройства активно применяются в самых разных отраслях, поэтому стоит рассказать о них подробнее.
Как мы написали крутейший в мире автопилот для маневрового тепловоза
2020-04-28 в 11:03, admin, рубрики: cognitive pilot, автоматизация, автопилот, анализ данных, ассистирующий пилот, беспилотные технологии, беспилотный локомотив, беспилотный тепловоз, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеокамера, железная дорога, ко-пилот, Компьютерное зрение, локомотив, обработка изображений, оптимизация, производство, роботы, состав, тепловоз, транспорт, транспорт будущего, управление проектами
Один из ранних прототипов, использовавшихся для тестов.
Сразу скажу: крутейший он потому, что единственный из доведённых до опытной эксплуатации автопилотов третьего уровня. А единственный доведённый до опытной эксплуатации он потому, что без наработок по автопилотированию трамваев и чего-то ещё в этот рынок соваться просто нет смысла. Тепловозов довольно много, задача интересная и важная для производств, но не окупается как отдельная. Мы знаем про наработки на эту тему у НИИАС и Siemens, но не знаем, чтобы их трамваи где-то ездили в городской среде, а локомотивы перевозили реальные грузы.
Поскольку у нас уже достаточно много различных наработок и решений с беспилотными трамваями в России и Китае, мы решили провести эксперименты с одним крупным предприятием с большим парком маневровых тепловозов, используемых для доставки сырья к цехам.
Там проблема в том, что движение тепловоза регламентируется множеством сигналов, положениями людей и объектов инфраструктуры, а также командами диспетчера. Машинист должен оставаться предельно внимательным всю смену (примерно 12 часов), в том числе и ночью. В результате он рано или поздно либо пропускает что-то и попадает в аварию, либо кого-то сбивает. Это жизнь, травмы на транспорте случаются, но конкретно в этих ситуациях можно позволить себе ставить на тепловозы радары, потому что встаёт не просто один тепловоз, а целое крупное предприятие. Надолго. Предотвращение столкновений и автопилот могут сильно снизить нагрузку на человека в кабине, и тогда производства не будут вставать.
Модуль на картинке — один из ранних прототипов блока камер, с которого мы начинали. С этого момента он претерпел значительные изменения, но всегда интересно посмотреть, с чего всё начиналось. Сейчас расскажу, как вообще роботы способны ориентироваться на станциях, потому что задача вообще-то нетривиальная.Читать полностью »
Как наш беспилотный трамвай видит реальный город
2020-04-23 в 11:00, admin, рубрики: cognitive pilot, автоматизация, автопилот, анализ данных, ассистирующий пилот, беспилотные технологии, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеокамера, ко-пилот, Компьютерное зрение, обработка изображений, оптимизация, робототехника, роботы, транспорт будущего, управление проектамиПривет!
В общем, есть экспериментальный трамвай, который в рамках испытаний иногда ходил по одному из маршрутов. Автопилот тестируется на закрытой территории, а в городских — активный помощник водителя вагоновожатого. Водитель трамвая едет с руками на управлении, но тестируется именно автономный автопилот. Трамвай визуально не отличается от обычного, потому что мы вместе с производителем запихали приборные блоки далеко под панели и вывели интерфейсы на стандартные экраны. Единственное — у него можно заметить несколько камер под лобовым стеклом, спрятанный под обшивку радар и GPS-датчик на крыше. Да, ещё иногда для целей отладки мы привешиваем лидар.
За время испытаний мы узнали, что правила дорожного движения и реальная обстановка на дорогах даже для трамвая — это очень разные вещи.
Вообще трамвай — это идеальная «песочница» для полного автопилота автомобиля. Мы уже сейчас его реализовали. Наши читы:
- Мы знаем маршрут и имеем гарантию, что наше ТС никуда с него не денется.
- Можно проехать заранее и разметить точки со светофорами и прочим, чтобы системе было легче их распознавать.
- Трамвай не может перестроиться из полосы в полосу. Большая часть нагрузки автопилота авто завязана на «куда сейчас отрулить» и тысячи сценариев, а у нас отрулить некуда.
- Тормозит он почти мгновенно и немного резко, то есть прогнозы движения других автосредств на дороге менее сложные.
С чем реально есть проблемы — это с людьми на остановках, которые стараются пролезть первыми, рискуя жизнью. Читать полностью »
Как мы сделали автопилот для сельхозкомбайна на видеоаналитике первыми в мире
2020-04-14 в 7:00, admin, рубрики: cognitive agro pilot, автоматизация, автономная уборка зерновых, автопилот, ассистирующий пилот, беспилотная сельхозтехника, беспилотные технологии, беспилотный комбайн, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеоаналитика, видеокамера, ко-пилот, комбайн, Компьютерное зрение, обработка изображений, оптимизация, посев, робототехника, роботы, сельское хозяйство, трактор, управление проектами
Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.
Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.
Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.
Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.
В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.
Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
Читать полностью »
Исследуем электромагнитные поля с помощью SDR приемника и OpenCV
2020-04-12 в 21:48, admin, рубрики: diy или сделай сам, opencv, SDR, антенны, Компьютерное зрение, Научно-популярное, резонанс, физика, частоты, электромагнитные поля
SDR-приемник, даже самый дешёвый, является весьма высокочувствительным приборчиком. Если добавить к нему специальную антенну и OpenCV, то можно будет не только привычно слушать эфир, но и посмотреть на распределение электромагнитных полей в пространстве. О таком интересном применении и пойдет речь в данной статье. Внимание! Под катом много картинок и анимации!
Читать полностью »