Рубрика «машинное зрение» - 2

Гоночные дроны с ИИ обгоняют чемпионов на скорости 80 км-ч - 1

Понять суть состязания можно по уровню скорости и манёвренности на видео пролёта гоночным дроном трёх кругов трека в Цюрихском университете. Этим видео и не только делимся под катом к старту нашего флагманского курса по Data ScienceЧитать полностью »

Оптическое распознавание символов с помощью Rust и WebAssembly - 1


После переписывания Cyberscore я захотел отправить на сайт какие-нибудь результаты. Последнее, во что я играл, это Pokémon Legends: Arceus, по которой на Cyberscore есть около 3000 таблиц результатов. Я не собирался отправлять столько рекордов вручную, поэтому начал придумывать инструмент для автоматизации этого процесса.

Эта статья посвящена двум вещам: процессу извлечения результатов из JPG с помощью Rust и встраиванию этого функционала во фронтенд Cyberscore.
Читать полностью »

Визуальный SLAM: делаем HD-карты при помощи смартфона - 1

Привет! Меня зовут Александр Гращенков, я iOS-разработчик в компании RoadAR. С 2016 года живу и работаю в Иннополисе, занимаюсь компьютерным зрением и интеграцией нейросетей в мобильные платформы.

Читать полностью »

Оказывается, некоторое время спустя Айзек Азимов придумал 4 закон робототехники

0. Робот не может причинить вред человечеству или своим бездействием допустить, чтобы человечеству был причинен вред.

три предыдущих:
1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме случаев, когда эти приказы противоречат Первому закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму законам.

P.S. "Мы не знаем, как создать настолько умных и проницательных роботов, чтобы они смогли исполнить эти три закона," — и добавляет, что Азимов, возможно, "не понимал, какую перцептивную нагрузку на роботов создают эти законы."
Родни Брукс

Источник Джордан Д. "Роботы"

Boston Dynamics: от боевых роботов в коммерцию - 1

Boston Dynamics: от боевых роботов в коммерцию

Читать полностью »

image

Новый Flight Simulator компании Microsoft — это чудо технологий, задающее новую планку стандартов в жанре. Для воссоздания мира, кажущегося реальным и живым, содержащим миллиарды зданий, расположенных в правильных местах, Microsoft и Asobo Studios использовали труд многих партнёров.

Один из них — небольшой австрийский стартап Blackshark.ai из города Граца, который силами всего около 50 сотрудников смог воссоздать каждый город мира при помощи искусственного интеллекта и огромных облачных вычислительных ресурсов.

Перед выпуском нового Flight Simulator мы встретились с одним из основателей и генеральным директором Blackshark Майклом Патцем, чтобы обсудить сотрудничество с Microsoft и дальнейшие перспективы развития его компании.
Читать полностью »

В конце мая я изучал игры для PlayStation, которые Sony ежемесячно дарит пользователям подписки PS Plus — там была игра Farming Simulator 19. Не то чтобы я прям целюсь в фермеры, но всё же решил посмотреть трейлер игры. Довольно забавно: тебе дают поле, по которому ты гоняешь на комбайне или тракторе, сеешь семена или собираешь урожай — интересная залипуха для самоизоляции, с весьма недурной графикой. Но сразу почему-то не скачал, а сейчас «уже всё, всё»: игра перестала быть бесплатной, в июньском предложении теперь другие игры (кстати, тоже неплохие — Star Wars Battlefront II и Call of Duty: WWII).

Беспилотный комбайн Ростсельмаш для сбора бутылок? - 1

К чему я это всё? Не знаю, в каких отношениях состоят Sony и Google, но недавно YouTube подсунул мне любопытное видео — «На что способен комбайн-беспилотник TORUM». И я не смог совладать с любопытством — очень уж захотелось узнать, что там и как нынче в сельском хозяйстве. Был приятно удивлён, узнав, что на видео речь про новую разработку компании РОСТСЕЛЬМАШ! Посмотрел… и если вы думаете, что под катом будет реклама комбайна, то нет. Под катом я призываю коллективный разум поковырять очередное достижение.
Читать полностью »

В конце прошлого года, я написал статью, о том как был заинтригован возможностью распознавания объектов на изображениях с помощью нейронных сетей. В той статье мы с помощью PyTorch классифицировали на видео либо ягоду малину, либо ардуино-подобный контроллер. И не смотря на то, что PyTorch мне понравился, обратился я к нему потому, что не смог с наскока разобраться с TensorFlow. Но я пообещал, что ещё вернусь к вопросу распознавания объектов на видео. Кажется пришло время сдержать обещание.

В данной статье мы попробуем на своей локальной машине дообучить уже готовую модель в Tensorflow 1.13 и Object Detection API на нашем собственном наборе изображений, а потом используем её для распознавания ягод и контроллеров, в видеопотоке веб-камеры с помощью OpenCV.

Хотите к лету улучшить навык распознавания ягод? Тогда милости прошу под кат.

«Вы уж простите, обознался...» или распознаем малину и контроллеры с помощью Tensorflow Object Detection API - 1
Читать полностью »

«Временные меры быстро станут постоянными»

Сноуден: пандемия закончится, а слежка за населением останется - 1

Правительства во всём мире используют высокотехнологичные меры для наблюдения за населением в борьбе со вспышкой коронавируса. Приватность граждан приносится в жертву, лишь бы замедлить заражение. Стоит ли оно того?

Эдвард Сноуден так не считает.

Бывший подрядчик ЦРУ, который разоблачил ряд шпионских программ ЦРУ и АНБ, предупреждает, что как только технологический джинн выпущен из бутылки, его будет очень трудно вернуть обратно.
Читать полностью »

Встраиваемые системы машинного обучения на базе Nvidia Jetson - 1

Аппаратные платформы для машинного обучения быстро развиваются и дешевеют. Модули Nvidia Jetson позволяют создавать эффективные и доступные решения для Edge Computing. Сегодня стало возможным уместить высокопроизводительную систему с 256 графическими ядрами Nvidia Cuda в компьютер, умещающийся на ладони.

В статье мы разберем что такое Edge Computing, расскажем о модулях Nvidia Jetson и покажем решения, которые нам удалось разработать на их основе.
Читать полностью »

Последние несколько лет я занимался проектированием и изготовлением машины, которая сможет распознавать и сортировать детали LEGO. Важнейшая часть машины — это Capture Unit, небольшое, почти полностью закрытое отделение, в котором есть конвейерная лента, освещение и камера.

Высокоскоростное машинное зрение в универсальном устройстве для сортировки деталей LEGO - 1

Освещение вы увидите чуть ниже.

Камера делает фотографии поступающих по конвейеру деталей LEGO, а затем передаёт изображения по беспроводному каналу на сервер, выполняющий алгоритм искусственного интеллекта для распознавания детали среди тысяч возможных элементов LEGO. Подробнее об ИИ-алгоритме я расскажу в будущих статьях, а эта статья будет посвящена обработке, которая выполняется между «сырым» выводом видео камеры и входом в нейросеть.

Основная проблема, которую мне нужно было решить — это преобразование видеопотока с конвейера в отдельные изображения деталей, которые бы могла использовать нейросеть.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js