В этой статье мы покажем, как работают технологии распознавания образов на Эльбрус-4С и на новом Эльбрус-8С: рассмотрим несколько задач машинного зрения, немного расскажем об алгоритмах их решения, приведем результаты бенчмаркинга и наконец покажем видео.
Эльбрус-8С — новый 8-ядерный процессор МЦСТ с VLIW-архитектурой. Мы тестировали инженерный образец с частотой 1.3 ГГц. Возможно, в серийном выпуске она еще возрастет.
У каждой российской микроэлектронной компании есть рассказ, почему она самая хорошая и передовая. По английски это называется «claim to fame» — «заявка на славу». Одни российские компании славятся оригинальной архитектурой CPU, другие — спроектированной в России системой на кристалле, третьи — спроектированными в России блоками, которые были лицензированы западными компаниями.
У российской компании ЭЛВИС (ELVEES), которая исторически специализировалась на космической электронике, DSP и хардверно-поддерживаемом распознавании образов, текущая «заявка на славу» выражена в совместном российско-британско-американско-тайваньском чипе для «умных камер» под названием ELISE. Инженеры в подмосковном Зеленограде спроектировали внутри этого чипа важные блоки для видео-обработки и GNSS, которые потом кросс-лицензировала британско-американская Imagination Technologies.
Блоки от элвисовцев интегрированы с тремя разнородными процессорными ядрами: двухядерным кластером суперскалярных ядер MIPS P5607 (Apache) с частотой 1.2 GHz, на котором работает Linux, процессором с аппаратно-поддерживаемой многопоточностью MIPS interAptiv (1 GHz) и небольшим вспомогательным процессором с аппаратно-поддерживаемой виртуализацией MIPS M5150 (Virtuoso).
На днях мне попали в руки два изделия с чипом ELISE — плата для разработчиков и трехмерная бинокулярная камера. Элвисовцы также дали мне список на 10 страниц, что есть на плате, что есть внутри чипа, и какой для этого поддерживается софтвер. К сожалению, они не разрешили мне выложить эти страницы в интернет, поэтому я кое-что перескажу своими словами, а также добавлю инфо про используемые ядра, после чего вы все остальное можете запросить у элвисовцев сами.
На фотографиях ниже некоторые из инженеров-участников проекта. Девушка слева спроектировала часть load-store unit в MIPS P5607, юноша в зеленой майке написал модели интерфейсов шин, а товарищ в клетчатой рубашке — архитектор софтверной экосистемы:
Привет!
Мы, в компании NtechLab, занимаемся исследованиями и разработкой продуктов в области распознавания лиц. В процессе внедрения наших решений мы часто сталкиваемся с тем, что заказчики не очень ясно представляют себе требования к точности алгоритма, поэтому и тестирование того или иного решения для их задачи даётся с трудом. Чтобы исправить ситуацию, мы разработали краткое пособие, описывающее основные метрики и подходы к тестированию, которыми хотелось бы поделиться с сообществом Хабра.
Ранее мы, Smart Engines, уже писали про наши технологии распознавания (паспорта РФ, банковских карт и многих других). Основной ценностью SDK является "ядро" или "движок" распознавания Smart IDReader, который объединяет функциональность сканирования всего, что мы умеем сканировать, под единым интерфейсом.
Библиотека распознавания написана на С++ для достижения максимальной производительности, но для использования с различными языками программирования у нас есть версии интерфейсов библиотеки на C++, C, C#, Objective-C, Java и даже Visual Basic. Мы поддерживаем все популярные операционные системы: iOS, Android, Windows, Linux, MacOS, Solaris и, разумеется, Эльбрус и AstraLinux. Наши алгоритмы оптимизированы под такие архитектуры, как ARMv7-v8, AArch64, x86, x86_64, SPARC, E2K.
Мы решили выложить демо-версию нашего SDK на Github, чтобы вы могли ознакомиться с интерфейсом библиотеки (как Objective-C часть, так и C++), почитать документацию и попробовать встроить Smart IDReader в ваше приложение. Репозиторий с демо-версией Smart IDReader iOS SDK доступен по ссылке: https://github.com/SmartEngines/SmartIDReader-iOS-SDK
Чтобы посмотреть, как Smart IDReader выглядит в нашем исполнении после встраивания, вы можете скачать бесплатные полные версии приложений из App Store и Google Play.
В этой статье мы расскажем, как iOS разработчик может использовать наши технологии для добавления функциональности распознавания документов в своё приложение.
Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.
Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на порядок после реального внедрения за счет переобучения.
Кроме того, такие алгоритмы отлично реализуются на GPU (графических модулях), которые значительно эффективней с точки зрения потребления электроэнергии, чем обычные процессоры. А платформа Jetson TX так просто потребляет очень мало по меркам современных вычислителей. Наглядное “энергетическое превосходство”:
Читать полностью »
Stepik — на данный момент единственная русскоязычная образовательная онлайн-платформа, на который любой желающий может создать экзамен с прокторингом (онлайн-сопровождением и контролем учащегося). Притом такой экзамен может иметь заданную продолжительность, ограниченное время на прохождение, точную дату начала.
В данной статье мы расскажем про то, зачем нужен прокторинг, и в подробностях опишем интеграцию системы онлайн-прокторинга ProctorEdu с платформой Stepik.
Всем привет. Продолжаем собирать автомобильный автопилот на компьютерном зрении из гитхаба и палок (начало здесь). Сегодня подключаем к делу датчики движения смартфона (акселерометр, гироскоп и GPS приемник) на Android, осваиваем несложный sensor fusion и окончательно закрываем с кодом для сбора обучающей выборки. Бонусы — Android приложение для записи всех сенсоров синхронзированных с видео и больше часа размеченных данных в рамках импортозамещения иностранных конкурсов. Весь код по-прежнему на github.
Это трехосные MEMS акселерометр и гироскоп, они будут нам крайне полезны. Читать полностью »
В этой статье мы хотели бы предложить вниманию читателей пошаговый алгоритм создания простого фоторедактора, который может оказаться полезными для приложений, предполагающих взаимодействие пользователя с изображениями. Он будет включать в себя самые базовые функции, давая возможность вносить небольшие корректировки: затереть определенную область (например, ник), выделить важный текст (телефон, адрес или просто цитату), обвести какую либо область на карте или «нарисовать слово». С технической точки зрения, тема довольно избитая, но мы нашли способ модифицировать процесс, сделав его быстрее и проще — возможно, кто-то возьмет на заметку.
Простейшее работающее решение для информирования о событиях в курятнике в режиме реального времени.
И еще немного болтовни о том, почему надо браться за задачи и изучение нового, даже если у вас недостаточно знаний.
Статьи про нейрокурятник
В данном посте будет приведён пример реализации онлайн видеостриминга с помощью вебкамеры и одноплатника Orange Pi One.
Читать полностью »
