Рубрика «машинное зрение» - 2

в 13:04, , рубрики: Алгоритмы, будущее здесь, комбайн, машинное зрение, машинное обучение, робот федор, РОСТСЕЛЬМАШ, транспорт, Элон Маск

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 13:46, , рубрики: anaconda, arduino, machine learning, open source, opencv, python, TensorFlow, машинное зрение, машинное обучение, Программирование

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 »

в 11:16, , рубрики: антиутопия, Блог компании GlobalSign, будущее здесь, информационная безопасность, искусственный интеллект, Киберпанк, машинное зрение, пандемия, распознавание лиц, слежка, тоталитаризм, тоталитарный контроль

«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 »

в 6:09, , рубрики: machine learning, nvidia jetson, NVR, Блог компании Advantech IIoT, видеорегистратор, машинное зрение, машинное обучение, Промышленное программирование

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 »

в 4:34, , рубрики: lego, Raspberry Pi, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, Разработка на Raspberry Pi, распознавание изображений

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 »

в 16:42, , рубрики: ADAS, Беспроводные технологии, Блог компании НПП ИТЭЛМА, будущее здесь, итэлма, машинное зрение, машинное обучение, радиозрение, физика

image

Слева два человека жмут руки, причем один из них за стеной от камеры. Справа человек в темноте кидает предмет человеку, который звонит по телефону. Снизу — сгенерированная скелетная модель и предсказание действий.

Про радиозрение команды лаборатории CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) уже писали на Хабре (раз и два), сегодня немного свежих подробностей.

Алгоритм использует радиоволны, а не видимый свет, чтобы определить, что люди делают, не показывая, как они выглядят.

Машинное зрение имеет впечатляющий послужной список. Оно обладает сверхчеловеческой способностью распознавать людей, лица и предметы. Оно может даже распознавать различные виды действий, хотя и не так хорошо, как люди.

Но его производительность ограничена. Особенно трудно машинному зрению тогда, когда люди, лица или предметы частично закрыты. И когда уровень освещенности падает до 0, они, как и люди, практически слепы.

Но есть и другая часть электромагнитного спектра, которая не настолько ограничена. Радиоволны заполняют наш мир, будь то ночь или день. Они легко проходят сквозь стены, передаются и отражаются человеческими телами. Действительно, исследователи разработали различные способы использования радиосигналов Wi-Fi, чтобы видеть за закрытыми дверями.
Читать полностью »

в 11:17, , рубрики: AI, green AI, ICMV, Блог компании Smart Engines, ИИ, искусственный интеллект, машинное зрение, нейросеть, обработка изображений, Развитие стартапа, Управление продуктом

Привет, это Smart Engines. Десант из 28 разработчиков систем распознавания на основе искусственного интеллекта только что вернулся из Амстердама, где мы принимали участие в международной научной конференции по компьютерному зрению ICMV. В статье мы постараемся объяснить, почему мы так много времени уделяем науке и ездим на научные конференции.

Зачем мы ездим на научные конференции? - 1

Сегодня в мире развития науки и высоких технологий произошла катастрофическая подмена понятий: за науку выдается то, что наукой не является ни в каком приближении, учеными называют программистов и инженеров, наукой называют решение простейших инженерных задач. В информационном пространстве роль фундаментальной науки в развитии технологий явно занижена. Многие забывают, что сенсорный экран айфона — это не сам по себе сенсорный экран айфона, а воплощение в жизнь идей фундаментальных исследований полупроводниковых гетероструктур нашего соотечественника нобелевского лауреата Ж.И. Алферова. Карты Google (или Яндекcа) — это не просто карты в мобильнике, а воплощение фундаментальных исследований в области вычислительной геометрии. И кстати фильм “Аватар” — это тоже на 99% вычислительная геометрия. Читать полностью »

в 22:03, , рубрики: computer vision, Биотехнологии, Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, КТ, мамограммы, машинное зрение, машинное обучение, медицина, МРТ, обработка изображений, флюорограммы

Прошло лет пять с того момента как нейронные сетки начали втыкать в каждую дырку. Есть масса примеров где всё работает почти идеально — биометрия, распознавание технической информации (номера, коды), классификация и поиск в массиве данных.

Есть области где всё хуже, но сейчас идёт большой прогресс — речь/распознавание текстов, переводы.

Машинное зрение и медицина - 1

Но есть области загадочные. Вроде как и прогресс есть. И статьи регулярно выходят. Только вот до практического применения как-то особо и не доходит.

Давайте разберём то, как нейронные сеточки и машинное зрение работает в медицине.
Читать полностью »

в 14:50, , рубрики: google ai, pose estimation, искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение, нейронные сети

Недавно исследователи из GoogleAI показали свой поход к задаче трекинга руки и определения жестов в реальном времени. Я как раз занимался подобной задачей и потому решил разобраться с тем как они подошли к решению, какие технологии они использовали, и как добились хорошей точности при риал тайм работе на мобильном устройстве. Также запустил модель на android и протестировал в реальных условиях.

Нейронные сети для трекинга рук в режиме реального времени - 1

Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: искусственный интеллект, машинное зрение, машинное обучение

К удивлению исследователей, алгоритмы компьютерного зрения с глубоким обучением часто не справляются с классификацией изображений потому, что они в основном ориентируются на текстуры, а не на формы.

Там, где человек видит формы, ИИ видит текстуры - 1

Если вы посмотрите на фотографию кошки, с большой вероятностью вы сможете узнать это животное, вне зависимости от того, будет оно рыжим или полосатым – или даже если фотография будет чёрно-белой, запятнанной, потрёпанной или потускневшей. Вероятно, вы сможете заметить кошку, когда она свернулась клубочком за подушкой или прыгает на стол, представляя собой лишь размытую форму. Вы естественным образом научились распознавать кошек почти в любой ситуации. А вот системы машинного зрения, работающие на основе глубоких нейросетей, хотя иногда и способны обставлять людей в задачах распознавания кошек при фиксированных условиях, но могут оказаться сбитыми с толку при помощи изображений, которые хоть немного отличаются от им известных, или же содержат шум или слишком сильную зернистость.
Читать полностью »

123...7
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js