Привет! Меня зовут Азат Калмыков, я студент второго курса ОП “Прикладная математика и информатика” Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и стажёр в отделе мобильной разработки компании ABBYY. В этом материале я расскажу про свой небольшой проект, выполненный в рамках летней стажировки.

Представьте себе небольшой конвейер. По нему едут товары или какие-то детали, на которых важно распознавать текст (возможно, это некий уникальный идентификатор, а может, и что-то более интересное). Хорошим примером будут посылки. Работу конвейера дистанционно контролирует оператор, который отслеживает неполадки и в случае чего решает проблемы. Что может ему в этом помочь? Девайс на платформе Android Things может быть неплохим решением: он мобильный, легко настраивается и может работать через Wi-Fi. Мы решили попробовать использовать технологии ABBYY и узнать, насколько они подходят для таких ситуаций — распознавания текста в потоке на “нестандартных устройствах” из категории Internet of Things. Мы сознательно будем упрощать многие вещи, так как просто строим концепт. Если стало интересно, добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр! Сегодня мы продолжаем нашу классическую серию статей про то, как с использованием методов обработки изображений и распознавания образов сделать что-то полезное с практической точки зрения. Сегодня речь пойдет о задаче распознавания ценников. Обычных ценников товаров, которые каждый может встретить в любом магазине. Только для обеспечения должной практичности мы добавим важное требование в постановку задачи: распознаваемые изображения получают при помощи малоформатной цифровой камеры, а вычислительное устройство имеет существенные ограничения по ресурсам. Другими словами, мы расскажем, как распознавать ценники на вычислительно слабом мобильном устройстве (кстати, здесь речь идет не столько о дешевом китайском смартфоне, сколько о специальных промышленных терминалах сбора данных, которые в силу ряда причин тоже обладают достаточно слабыми “мозгами”). Итак, если Вам интересна тема автоматизации ритейла, добро пожаловать под кат!

Одним из проектов над которыми мне пришлось недавно поработать, стало создание складской системы для распознавания складируемых деталей. Проблема достаточно простая для понимания: на промышленном складе кладовщики, особенно новые, при поступлении новой партии, зачастую не могут с ходу понять что за детали поступили, и куда их нужно отнести.

Значимость темы машинного обучения (machine learning) сегодня очевидна. Это огромный домен знаний в Computer Science, которому в России, в частности, посвящают конференции уровня недавней AI Journey. Существует множество способов применения ML в различных областях, среди самых исследованных: распознавание изображений/видео/голоса, процессинг текста. Однако есть и более любопытные задачи, с которыми справляется ML. Например, обучение с подкреплением, что позволяет ИИ играть в игры типа Го, идентификация людей по фотографии, распознавание жестов, движений и поз человека.

Одной из не совсем обычных областей применения машинного обучения можно назвать работу с трехмерными телами. Такая технология активно исследуется за рубежом, а вариантов использования у нее может быть масса. Простой пример: дрон сканирует помещение, в котором находится множество тел. С помощью ML дрон может классифицировать объекты окружения, найти ошибки в пространственном размещении этих тел или же построить 3D-интерьер комнаты со ссылками на онлайн-магазин, где эти предметы можно купить.

Под катом — рассказ о том, как наш сотрудник задействовал машинное обучение для распознавания и классификации трехмерных тел. При этом весь информационный контекст был ограничен геометрией этих тел, то есть исключительно набором вершин и полигонов.