Рубрика «обработка изображений» - 12
Технология видео поиска «Video Color»
2020-08-29 в 10:10, admin, рубрики: Video Color, VideoColor, видео, обработка изображений, поиск, поиск видео, поиск по видео фрагменту, поиск по изображению, поисковые технологии, технология видео поискаНемного о поиске
Когда мы говорим о поиске, то сразу представляем себе поисковую систему Google с формой для ввода текстовой строки и многие сотни результатов ссылок на найденные страницы. Однако задумаемся о предмете нашего поиска.
Что мы ищем?
- Текст
- Документы
- HTML странички
- Изображения
- Аудио
- Видео
- Двоичные файлы
Для некоторых видов данных существуют специализированные поисковые системы. Например, существуют сайты специализирующиеся на поиске DLL файлов.
Поиск видео
Давайте рассмотрим поиск видео информации. Каким образом можно это сделать? Чисто теоретически?
- По тексту
- По изображению
- По короткому видео фрагменту
- По короткому аудио фрагменту
RPi-няня
2020-08-28 в 7:15, admin, рубрики: diy или сделай сам, face detection, machine learning, movidius, OpenVINO, Raspberry Pi, Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображенийПериодически меня подмывает сделать что-то странное. Очевидно бесполезную вещь, которая не оправдывает себя по объему вложенных средств, и через полгода после создания пылиться на полке. Но зато полностью оправдывает себя по количеству эмоций, полученному опыту и новым рассказам. На Хабре даже есть две моих статьи про такие эксперименты: Алкоорган и умная кормушка для птиц.
Что ж. Пришло время рассказать о новом эксперименте. Как собрал, что из этого вышло и как повторить.
К новому проекту меня подтолкнуло событие, в каком-то смысле, банальное — родился сын. Я заранее устроил себе отпуск на месяц. Но ребёнок оказался тихим — было свободное время. И спящий рядом деть.
Дома много разных embedded-железок для computer vision. В итоге решил сделать видео-няню. Но не такую унылую, которыми завалены все магазины. А что-то поумнее и поинтереснее.
Читать полностью »
Склеиваем несколько фотографий в одну длинную с помощью машинного обучения
2020-08-22 в 13:25, admin, рубрики: numpy, opencv, python, SIFT, машинное обучение, ненормальное программирование, обработка изображений, ПрограммированиеВ предыдущих статьях был описан шеститочечный метод разворачивания этикеток и как мы тренировали нейронную сеть. В этой статье описано, как склеить фрагменты, сделанные из разных ракурсов, в одну длинную картинку.
Читать полностью »
Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны
2020-08-18 в 11:03, admin, рубрики: cognitive agro pilot, автоматизация, автономная уборка зерновых, автопилот, беспилотная сельхозтехника, беспилотные технологии, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеоаналитика, ко-пилот, комбайн, обработка изображений, оптимизация, робототехника, роботы, сельское хозяйство, уборка урожая, управление проектамиНедавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.
Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику.
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.
Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.
Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.
Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Читать полностью »
Наша огромная гордость: мирные советские роботы-комбайны убрали первый урожай в южных регионах
2020-08-11 в 11:03, admin, рубрики: cognitive agro pilot, автоматизация, автономная уборка зерновых, автопилот, беспилотная сельхозтехника, беспилотные технологии, Блог компании Cognitive Pilot, будущее, видеоаналитика, ко-пилот, комбайн, обработка изображений, оптимизация, робототехника, роботы, сельское хозяйство, уборка урожая, управление проектами
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.
Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!
В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.
Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.
Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Читать полностью »
Нет времени объяснять, сделай автопилот
2020-08-05 в 11:00, admin, рубрики: computer vision, machine learning, python, racing, Raspberry Pi, self-driving, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений
Здравствуйте, товарищи!
На выходных проходил хакасборкатон — гонки на самоуправляемых моделях автомобилей на базе комплекта donkeycar при содействии Х5 и FLESS.
Задача заключалась в следующем: сначала надо было собрать машинку из запчастей, затем ее обучить проходить трассу. Победитель определялся по самому быстрому прохождению 3 кругов. За наезд на конус — дисквалификация.
Хотя подобная задача для машинного обучения не нова, но сложности могут поджидать на всем пути: от невозможности заставить нормально работать вайфай до нежелания обученной модели пилотировать железо по треку. И все это в жестких временных рамках!
Когда мы собирались на это соревнование, сразу было понятно, что будет очень весело и очень сложно, ведь нам давалось всего 5 часов с учётом перерыва на обед чтобы собрать машинку, записать датасет и обучить модель.
Читать полностью »
Ковыряемся в лидаре iPad 11 Pro
2020-07-23 в 10:49, admin, рубрики: ADAS, automotive, Блог компании НПП ИТЭЛМА, итэлма, компоненты для автопроизводителей, лазеры, Научно-популярное, обработка изображений, Производство и разработка электроники, электроника для автотранспорта
Распознавание трехмерных объектов в Apple iPad 11 Pro, оснащенном лидаром, стало более глубоким и детализированным. Для этого также используются ToF-камеры с разными технологиями измерения дальности положения точки.
Apple инициировала гонку использования лидаров в различных продуктах. Компания Apple встроила лидар в свой iPad Pro 11, и теперь кажется, что лидарами хотят пользоваться все.
Маневр Apple и реакция на него повлияли на всю электронную промышленность. Поставщики микросхем и датчиков пересматривают свои планы. Некоторые уже изменили свои бизнес-модели.
Но что такое лидар? Компания Apple выбрала этот термин для описания нового датчика, который измеряет глубину — другими словами, это датчик, который распознает объекты в трех измерениях.
Лидар в планшетах и смартфонах – это, по сути, «просто разновидность технологии для распознавания трехмерных объектов», — объяснил Пьер Камбу, главный аналитик отдела фотоники и дисплеев компании в Yole Développement.
Читать полностью »
Декодируем JPEG-изображение с помощью Python
2020-07-22 в 10:01, admin, рубрики: jpeg, python, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, математика, никто не читает теги, обработка изображений
Всем привет, сегодня мы будем разбираться с алгоритмом сжатия JPEG. Многие не знают, что JPEG — это не столько формат, сколько алгоритм. Большинство JPEG-изображений, которые вы видите, представлены в формате JFIF (JPEG File Interchange Format), внутри которого применяется алгоритм сжатия JPEG. К концу статьи вы будете гораздо лучше понимать, как этот алгоритм сжимает данные и как написать код распаковки на Python. Мы не будем рассматривать все нюансы формата JPEG (например, прогрессивное сканирование), а поговорим только о базовых возможностях формата, пока будем писать свой декодер.
Читать полностью »
Нейронное суперсэмплирование при рендеринге в реальном времени
2020-07-21 в 7:33, admin, рубрики: AR и VR, Facebook, supersampling, upsampling, virtual reality, виртуальная реальность, нейронные сети, обработка изображений, Работа с 3D-графикой, Разработка под AR и VR, сглаживание графики
Рендеринг в реальном времени для виртуальной реальности создаёт уникальный спектр задач, и основными из них являются необходимость поддержки фотореалистичных эффектов, достижение высоких разрешений и увеличение частоты обновления. Для решения этих задач исследователи Facebook Reality Labs разработали DeepFocus — систему рендеринга, представленную нами в декабре 2018 года; она использует ИИ для создания сверхреалистичной графики в устройствах с переменным фокусным расстоянием. В этом году на виртуальной Конференции SIGGRAPH мы представили дальнейшее развитие этой работы, открывающее новый этап на нашем пути к созданию будущих дисплеев высокой чёткости для VR.
Читать полностью »