Машинное зрение. Что это и как им пользоваться? Обработка изображений оптического источника

    Машинное зрение — это научное направление в области искусственного интеллекта, в частности робототехники, и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.



    Исторические прорывы в машинном зрении


    • 1955 год – Оливер Селфридж. Статья «Глаза и уши компьютера».
    • 1958 год – Фрэнк Розенблатт. Компьютерная реализация персептрона.
    • 1960-е годы – первые системы обработки изображений.
    • 1970-е годы – Лавренсе Робертс. Концепция машинного построения трёхмерных образов объектов.
    • 1979 год – Ганс-Хельмут Нагель. Теория анализа динамических сцен.
    • 1990-е годы – Первые беспилотные системы управления автотранспортом.
    • 2003 год – Корпоративные системы распознавания лиц.

    Компоненты системы машинного зрения


    • Одна или несколько цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений
    • Программное обеспечение для изготовления изображений для обработки. Для аналоговых камер это оцифровщик изображений
    • Процессор (современный ПК c многоядерным процессором или встроенный процессор, например — ЦСП)
    • Программное обеспечение машинного зрения, которое предоставляет инструменты для разработки отдельных приложений программного обеспечения.
    • Оборудование ввода-вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах
    • Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты.
    • Очень специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные и галогенные лампы и т. д.)
    • Специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
    • Датчик для синхронизации частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик) для захвата и обработки изображений.
    • Приводы определенной формы используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей.
    Машинное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, автономные роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с обработкой видеоданных для управления роботом и обработка полученных данных в реальном времени осуществляется программно или аппаратно.

    Обработка изображений и анализ изображений в основном сосредоточены на работе с 2D изображениями, т.е. как преобразовать одно изображение в другое. Например, попиксельные операции увеличения контрастности, операции по выделению краёв, устранению шумов или геометрические преобразования, такие как вращение изображения. Данные операции предполагают, что обработка/анализ изображения действуют независимо от содержания самих изображений.

    Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о 3D сцене по одному или нескольким изображениям. Компьютерное зрение часто зависит от более или менее сложных допущений относительно того, что представлено на изображениях.

    Также существует область названная визуализация, которая первоначально была связана с процессом создания изображений, но иногда имела дело с обработкой и анализом. Например, рентгенография работает с анализом видеоданных медицинского применения.

    Наконец, распознавание образов является областью, которая использует различные методы для получения информации из видеоданных, в основном, основанные на статистическом подходе. Значительная часть этой области посвящена практическому применению этих методов.

    Таким образом, можно сделать вывод, что понятие «машинное зрение» на сегодняшний день включает в себя: компьютерное зрение, распознавание зрительных образов, анализ и обработка изображений и т.д.

    Задачи машинного зрения


    • Распознавание
    • Идентификация
    • Обнаружение
    • Распознавание текста
    • Восстановление 3D формы по 2D изображениям
    • Оценка движения
    • Восстановление сцены
    • Восстановление изображений
    • Выделение на изображениях структур определенного вида, сегментация изображений
    • Анализ оптического потока

    Распознавание




    Классическая задача в компьютерном зрении, обработке изображений и машинном зрении это определение содержат ли видеоданные некоторый характерный объект, особенность или активность.

    Эта задача может быть достоверно и легко решена человеком, но до сих пор не решена удовлетворительно в компьютерном зрении в общем случае: случайные объекты в случайных ситуациях.

    Один или несколько предварительно заданных или изученных объектов или классов объектов могут быть распознаны (обычно вместе с их двухмерным положением на изображении или трехмерным положением в сцене).

    Идентификация




    Распознается индивидуальный экземпляр объекта принадлежащего к какому-либо классу.
    Примеры: идентификация определённого человеческого лица или отпечатка пальцев или автомобиля.

    Обнаружение




    Видеоданные проверяются на наличие определенного условия.

    Обнаружение, основанное на относительно простых и быстрых вычислениях иногда используется для нахождения небольших участков в анализируемом изображении, которые затем анализируются с помощью приемов, более требовательных к ресурсам, для получения правильной интерпретации.

    Распознавание текста




    Поиск изображений по содержанию: нахождение всех изображений в большом наборе изображений, которые имеют определенное различными путями содержание.

    Оценка положения: определение положения или ориентации определенного объекта относительно камеры.

    Оптическое распознавание знаков: распознавание символов на изображениях печатного или рукописного текста (обычно для перевода в текстовый формат, наиболее удобный для редактирования или индексации. Например, ASCII).



    Восстановление 3D формы по 2D изображениям осуществляется с помощью стереореконструкции карты глубины, реконструкции поля нормалей и карты глубины по закраске полутонового изображения, реконструкции карты глубины по текстуре и определения формы по перемещению

    Пример восстановления 3D формы по 2D изображеню



    Оценка движения


    Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность изображений (видеоданные) обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или 3D сцены. Примерами таких задач являются: определение трехмерного движения камеры, слежение, то есть следование за перемещениями объекта (например, машин или людей)

    Восстановление сцены


    Даны два или больше изображения сцены, или видеоданные. Восстановление сцены имеет задачей воссоздать трехмерную модель сцены. В простейшем случае, моделью может быть набор точек трехмерного пространства. Более сложные методы воспроизводят полную трехмерную модель.

    Восстановление изображений




    Задача восстановления изображений это удаление шума (шум датчика, размытость движущегося объекта и т.д.).

    Наиболее простым подходом к решению этой задачи являются различные типы фильтров, таких как фильтры нижних или средних частот.

    Более высокий уровень удаления шумов достигается в ходе первоначального анализа видеоданных на наличие различных структур, таких как линии или границы, а затем управления процессом фильтрации на основе этих данных.

    Восстановление изображений


    Анализ оптического потока (нахождения перемещения пикселей между двумя изображениями).
    Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность изображений (видеоданные) обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или 3D сцены.

    Примерами таких задач являются: определение трехмерного движения камеры, слежение, т.е. следование за перемещениями объекта (например, машин или людей).

    Методы обработки изображений


    • Счетчик пикселей
    • Бинаризация
    • Сегментация
    • Чтение штрих-кодов
    • Оптическое распознавание символов
    • Измерение
    • Обнаружение краев
    • Сопоставление шаблонов

    Счетчик пикселей


    Подсчитывает количество светлых или темных пикселей.
    С помощью счетчика пикселей пользователь может выделить на экране прямоугольную область в интересующем месте, например там, где он ожидает увидеть лица проходящих людей. Камера в ответ немедленно даст сведения о количестве пикселей, представленных сторонами прямоугольника.

    Счетчик пикселей дает возможность быстро проверить, соответствует ли смонтированная камера нормативным требованиям или требованиям заказчика относительно пиксельного разрешения, например, для лиц людей, входящих в двери, которые контролируются камерой, или в целях распознавания номерных знаков.

    Бинаризация




    Преобразует изображение в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели).
    Значения каждого пикселя условно кодируются, как «0» и «1». Значение «0» условно называют задним планом или фоном а «1» — передним планом.

    Часто при хранении цифровых бинарных изображений применяется битовая карта, где используют один бит информации для представления одного пикселя.

    Также, особенно на ранних этапах развития техники, двумя возможными цветами были чёрный и белый, что не является обязательным.

    Сегментация


    Используется для поиска и (или) подсчета деталей.

    Цель сегментации заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать.

    Сегментация изображений обычно используется для того, чтобы выделить объекты и границы (линии, кривые, и т. д.) на изображениях. Более точно, сегментация изображений — это процесс присвоения таких меток каждому пикселю изображения, что пиксели с одинаковыми метками имеют общие визуальные характеристики.

    Результатом сегментации изображения является множество сегментов, которые вместе покрывают всё изображение, или множество контуров, выделенных из изображения. Все пиксели в сегменте похожи по некоторой характеристике или вычисленному свойству, например, по цвету, яркости или текстуре. Соседние сегменты значительно отличаются по этой характеристике.

    Чтение штрих-кодов




    Штрих-код — графическая информация, наносимая на поверхность, маркировку или упаковку изделий, представляющая возможность считывания её техническими средствами — последовательность чёрных и белых полос либо других геометрических фигур.
    В машинном зрении штрих-коды используют для декодирования 1D и 2D кодов, разработанных для считывания или сканирования машинами.

    Оптическое распознавание символов


    Оптическое распознавание символов: автоматизированное чтение текста, например, серийных номеров.

    Распознавание используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учёта в бизнесе или для публикации текста на веб-странице.

    Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слов или фраз, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тексту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь.

    Моя программа, написанная на LabView по работе с изображениями


    Использовано компьютерное зрение для неразрушающего контроля качества сверхпроводящих материалов.

    Введение. Решение задач обеспечения комплексной безопасности (как антитеррористической и механической безопасности объектов, так и технологической безопасности инженерных систем), в настоящее время, требует системной организации контроля, текущего состояния объектов. Одними из наиболее перспективных способов контроля текущего состояния объектов являются оптические и оптико-электронные методы, основанные на технологиях обработки видеоизображений оптического источника. К ним относятся: программы по работе с изображениями; новейшие способы обработки изображений; оборудования для получения, анализа и обработки изображений, т.е. комплекс средств и методов относящихся к области компьютерного и машинного зрения. Компьютерное зрение — это общий набор методов, позволяющих компьютерам видеть и распознавать трех- или двухмерные объекты, как инженерного направления, так и нет. Для работы с компьютерным зрение требуются цифровые или аналоговые устройства ввода-вывода, а также вычислительные сети и IP анализаторы локаций, предназначенные для контроля производственного процесса и подготовки информации для принятия оперативных решений в кратчайшие сроки.

    Постановка проблемы. На сегодняшний день, главной задачей для проектируемых комплексов машинного зрения остаётся обнаружение, распознавание, идентификация и квалификация объектов потенциального риска, находящихся в случайном месте в зоне оперативной ответственности комплекса. Существующие на данный момент программные продукты, направленные на решение перечисленных задач обладают рядом существенных недостатков, а именно: значительная сложность, связанная с высокой детализацией оптических образов; высокая потребляемая мощность и достаточно узкий спектр возможностей. Расширение задач обнаружения объектов потенциального риска, до области поиска случайных объектов в случайных ситуациях, находящихся в случайном месте, имеющимися программными продуктами не возможно, даже с задействованием суперкомпьютера.

    Цель. Разработка универсальной программы обработки изображений оптического источника, с возможностью потокового анализа данных, то есть программа должна быть лёгкой и быстрой для того, чтобы её можно было записать на малогабаритное ЭВМ устройство.

    Задачи:
    • разработка математической модели программы;
    • написание программы;
    • опробирование программы в условиях лабораторного эксперимента, с полной подготовкой и проведением эксперимента;
    • исследование возможности применения программы в смежных областях деятельности.

    Актуальность программы определяется:
    • отсутствием на рынке программного обеспечения программ обработки изображений с выводом подробного анализа инженерных составляющих объектов;
    • постоянно растущими требованиями к качеству и скорости получения визуальной информации, резко повышающими востребованность программ обработки изображений;
    • существующей потребность в программах высокой производительности, надежных и простых с точки зрения пользователя;
    • высокой стоимостью профессиональных программ обработки визуальной информации.

    Анализ актуальности разработки программы.
    • отсутствием на рынке программного обеспечения программ обработки изображений с выводом подробного анализа инженерных составляющих объектов;
    • постоянно растущими требованиями к качеству и скорости получения визуальной информации, резко повышающими востребованность программ обработки изображений;
    • существующей потребность в программах высокой производительности, надежных и простых с точки зрения пользователя;
    • существует потребность программ высокой производительности и простого управления, чего добиться в наше время крайне сложно. Для примера я взял Adobe Photoshop. Данный графический редактор обладает гармоничным сочетанием функциональности и простоты использования для рядового пользователя, но в данной программе невозможно работать со сложными инструментами по обработке изображения (например, анализ изображения путём построения математической зависимости (функции) или же интегральной обработкой изображений);
    • высокой стоимостью профессиональных программ обработки визуальной информации. Если программное обеспечение качественно, то цена на него крайне высока, вплоть до отдельных функции того или иного набора программ. На графике ниже представлена зависимость цены/качества простых аналогов программы.

    Для упрощения решения задач данного типа, мною была разработана математическая модель и написана программа для ЭВМ устройства по анализу изображения при помощи простейших преобразований исходных изображений.

    Программа работает с преобразованиями типа бинаризации, яркости, контраста изображения и т.д. Принцип действия программы продемонстрирован на примере анализа сверхпроводящих материалов.

    При создании композиционных сверхпроводников на основе Nb3Sn варьируется объемное соотношение бронзы и ниобия, размер и количество волокон в нем, равномерность их распределения по сечению бронзовой матрицы, наличие диффузионных барьеров и стабилизирующих материалов. При заданной объемной доле ниобия в проводнике увеличение количества волокон приводит, соответственно, к уменьшению их диаметра. Это ведет к заметному возрастанию поверхности взаимодействия Nb / Cu-Sn, что в значительной степени ускоряет процесс нарастания сверхпроводящей фазы. Такое увеличение количества сверхпроводящей фазы при повышении числа волокон в проводнике обеспечивает возрастание критических характеристик сверхпроводника. В связи с этим необходимо наличие инструмента для контроля объемной доли сверхпроводящей фазы в конечном продукте (композиционном сверхпроводнике).

    При создании программы учитывалась важность проведения исследований материалов, из которых создаётся сверхпроводящие кабели, так как при неправильном соотношении ниобия к бронзе возможен взрыв проводов, а, следовательно, людские жертвы, денежные затраты и потеря времени. Данная программа позволяет определить качество проводов на основе химическо физического анализа объекта.

    Блок-диаграмма программы

    Описание этапов исследования.

    1 этап. Пробоподготовка: резка композиционного сверхпроводника на электроэрозионном станке; запрессовка образца в пластмассовую матрицу; полировка образца до зеркального состояния; травление образца для выделения волокон ниобия на бронзовой матрице. Получены образцы запрессованных композиционных сверхпроводниковых образцов;

    2 этап. Получение изображений: получение металлографических изображений на сканирующем электронном микроскопе.

    3 этап. Обработка изображений: создание инструмента для определения объемной доли сверхпроводящей фазы на металлографическом изображении; набор статистически значимых данных на конкретном типе образцов. Созданы математические модели различных инструментов по обработке изображений; создана программная разработка для оценки объемной доли сверхпроводящий фазы; программа была облегчена путём соединения нескольких математических функций в одну; было получено среднее значение объемной доли волокон ниобия в бронзовой матрице 24.7±0,1 %. Низкий процент отклонения свидетельствует о высокой повторяемости структуры композиционного провода.

    Электронномикроскопическое изображения композиционных сверхпроводников



    Методы обработки изображений в программе.
    • Идентификация — распознается индивидуальный экземпляр объекта, принадлежащего к какому-либо классу.
    • Бинаризация – процесс перевода цветного (или в градациях серого) изображения в двухцветное черно-белое.
    • Сегментация — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множество пикселей, также называемых суперпикселями).
    • Эрозия – сложный процесс, при выполнении которого структурный элемент проходит по всем пикселам изображения. Если в некоторой позиции каждый единичный пиксел структурного элемента совпадет с единичным пикселом бинарного изображения, то выполняется логическое сложение центрального пиксела структурного элемента с соответствующим пикселом выходного изображения.
    • Дилатация — свертка изображения или выделенной области изображения с некоторым ядром. Ядро может иметь произвольную форму и размер. При этом в ядре выделяется единственная ведущая позиция, которая совмещается с текущим пикселем при вычислении свертки.

    Формулы работы программы

    Формула бинаризации (метод Оцу):



    Формула эрозии:

    Формула дилатации:

    Схема дилатации и эрозии


    Формулы сегментации порогами цвета:

    Определение модуля градиента яркости для каждого пикселя изображения:

    Вычисление порога:

    Использованное оборудование
    • CHMER GX-320L с ЧПУ — станок для электроэрозионной резки образцов
    • SimpliMet 1000 — станок для горячей запрессовки
    • AutoMet 250 Buehler – машина для шлифовки и полировки
    • Axio Scope A1 Carl Zeiss – оптический микроскоп для контроля качества шлифов
    • Hitachi TM-1000 — сканирующий электронный микроскоп для получения металлографических изображений

    Интерфейс программы
    Поделиться публикацией
    AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

    Подробнее
    Реклама

    Комментарии 17

      0
      У вас в результате объекты получаются «разорванными». И никакой дальнейшей обработки не происходит. Может стоит подумать о том, чтобы высчитывать оператор Лапласа или Собеля и по нему строить контур? А может сразу Кенни использовать. Существуют более надёжные способы выделить объект на изображении. Тем более он у Вас настолько очевидный и повторяющийся (по крайней мере контур). Вообще, статья похожа на лабораторную студентов курса 1-3. Особенно в части, которая описывает Ваше практическое применение «машинного зрения».
        0
        Спасибо за идеи. В дальнейшем постараюсь реализовать.
        По поводу похожести на лабораторную работу, эта статья оформлена по стандарту научного журнала. Если интересно, ссылку на оригинал оставил.
          +1
          Все таки посоветую, если в будущем планируете связаться с обработкой цифровых изображений, то переходите на более гибкий софт. Особенно, если Вас не заставляют пользоваться определенным ПО. Дела даже не столько в наличии множества библиотек, сколько в возможности быстрого прототипирования и/или миграции программы.
            0
            Если Вас не затруднит, пожалуйста, посоветуйте софт, так как тема меня интересует и привязки к софту нет.
            LabView мне посоветовали в ВУЗе, поэтому на него и подсел.
              +2
              Для разработки методов смотрите на Matlab и MathCad(желательно не prime, т.к. в нем порезали некоторый функционал и убрали совместимость с классическим МатКадом). В первом удобно быстро реализовать задуманное на языке близком к си/питон(скрипты), а так же реализована очень хорошая справка, во втором удобно оперировать прям формулами, что закрепляет связь между тем, что написано на языке математики и результатами этих манипуляций. Это как помощь в обучении.
              Для более серьезных проектов используются уже языки программирования в связке со специализированными библиотеками. Это нужно в первую очередь из-за быстродействия, т.к. все все лабвью, матлаб и прочее при большой нагрузке начинают сдавать. Язык выбираете любой близкий Вам. Никого не слушайте — каждый свое болото хвалит, главное, чтобы язык был актуальный, живой и востребованный. Но в первую очередь понятный Вам. В качестве отправной точки посоветую посмотреть библиотеку OpenCv. Для нее существуют обертки под разные языки. Методы, реализованные в данной библиотеке стали уже почти стандартом в обработке изображений.
              А дальше ждут нейронные сети и прочие вкусняшки ;)
                0
                Большое спасибо за по-настоящему ценный и полезный комментарий!
                Попробую сделать что-то ценное уже на MathCad или Mathlab. Может что-то и получиться :)
                Ещё раз, спасибо!
        0
        Исторические прорывы в машинном зрении

        1990-е годы – Первые космические системы автоматической навигации автомобилей.

        Я вот тут не понял. Подразумевается общеизвестная глобальная спутниковая навигация? Какие задачи решались машинным зрением? Кроме векторизации карт ничего в голову не приходит.
          0
          По поводу спутниковой навигации.

          В числе представляющих наибольший интерес технологий и средств КВНО, разработанных в Евросоюзе – экспериментальные системы точного определения орбит космических аппаратов – DORIS и PRARE. Система DORIS (Doppler Orbitography and Radiopositioning Integrated on Satellite – «Система радиопозиционирования и определения орбиты путем измерения доплеровского сдвига частоты») была создана в начале 1990-х гг. французской компанией Dassault Electronique по заказу Французского агентства космических исследований CNES. Данная система была установлена на борту спутников TOPEX/Poseidon, Jason-1, Envisat, и SPOT-2, -4, -5. Двухчастотный (2036/401 МГц) комплект DORIS массой около 20 кг предназначен для определения местоположения спутника с точностью до 1 м, текущих значений высоты его полета до 20 см и скорости до 0,3 мм/с. В состав оборудования входят ультрастабильные кварцевые генераторы частоты. Длина передающей антенны составляет 42 см. Траекторные измерения выполняются с помощью наземной сети, в состав которой входит 75 пунктов, оснащенный радиомаяками. Использования этой системы также позволяет определять координаты взаимодействующих наземных пунктов, оснащенных соответствующим оборудованием. Так, главный измерительный пункт системы DORIS в Тулузе привязан с точностью 5 мм.

          По поводу машинного зрения.

          В 1990–2000-х пришло осознание того, что трехмерные формы могут быть реконструированы из фильмов и что для этого очень полезна геометрия. В 2000–2010-е была открыта польза статистических методов, пришло осознание того, что текстура играет важную роль в процессе распознания объекта. Следующим важным шагом стало применение сверточных нейронных сетей. Ян Лекун был одним из первых, кто осознал их потенциал. Несмотря на то что он пришел к этому уже в 1990-х, распространение этот метод получил к 2012 году, когда Крижевский, Сатскевер и Хинтон показали нам потрясающие результаты в классификации изображений на основе ImageNet с применением сверточных нейронных сетей.

          Помимо этого, в машинном зрении появляется метод опорных векторов. Рассказывать о нём долго, поэтому прикреплю ссылку на статью в википедии.
            0
            Это мне ответ?
              0
              Да :)
              Оно не прикрепилось
                0
                Если честно, я ответа не понял. А именно, как развитие спутниковой навигации послужило прорыву в области машинного зрения. Или наоборот.
                  0
                  Сейчас метод опорных векторов (прорыв машинного зрения 1990-х) используется в работах по принципу монокулярного зрения. Статья о этом
                  Это часть навигационного комплекса
                    0
                    Нашёл историческую справку о машинном зрении.

                    1955 г. — профессор Массачусетского технологического института (МТИ) Оливер Селфридж опубликовал статью «Глаза и уши для компьютера». В ней автор выдвинул теоретическую идею оснащения компьютера средствами распознавания звука и изображения.

                    1958 г. — психолог Фрэнк Розенблатт из Корнеллского университета создал компьютерную реализацию персептрона (от perception — восприятие) — устройства, моделирующего схему распознавания образов человеческим мозгом. Персептрон был впервые смоделирован в 1958 году, причем его обучение требовало около получаса машинного времени на ЭВМ IBM-704. Аппаратный вариант — Mark I Perceptron — был построен в 1960 г. и предназначался для распознавания зрительных образов [Компьютерное зрение, 2010].

                    Однако рассмотрение задач машинного зрения носило скорее умозрительный характер, так как ни техники, ни математического обеспечения для решения таких сложных задач еще не было.

                    1960-е гг.- появление первых программных систем обработки изображений (в основном для удаления помех с фотоснимков, сделанных с самолетов и спутников), стали развиваться прикладные исследования в области распознавания печатных символов. Однако все еще существовали ограничения в развитии данной области науки, такие как отсутствие дешевых оптических систем ввода данных, ограниченность и довольно узкая специализация вычислительных систем. Бурное развитие систем компьютерного зрения на протяжении 60-х годов можно объяснить расширением использования вычислительных машин и очевидной потребностью в более быстрой и эффективной связи человека с ЭВМ. К началу 60-х годов задачи компьютерного зрения в основном охватывали область космических исследований, требовавших обработки большого количества цифровой информации.

                    1970-е гг. — Лавренсе Робертс, аспирант МТИ, выдвинул концепцию машинного построения трехмерных образов объектов на основе анализа их двумерных изображений. На данном этапе стал проводиться более глубокий анализ данных. Начали развиваться различные подходы к распознаванию объектов на изображении, например структурные, признаковые и текстурные.

                    1979 г. — профессор Ганс-Хельмут Нагель из Гамбургского университета заложил основы теории анализа динамических сцен, позволяющей распознавать движущиеся объекты в видеопотоке.

                    В конце 1980-х годов были созданы роботы, способные более-менее удовлетворительно оценивать окружающий мир и самостоятельно выполнять действия в естественной среде

                    80-е и 90-е годы ознаменовались появлением нового поколения датчиков двухмерных цифровых информационных полей различной физической природы. Развитие новых измерительных систем и методов регистрации двухмерных цифровых информационных полей в реальном масштабе времени позволило получать для анализа устойчивые во времени изображения, генерируемые этими датчиками. Совершенствование же технологий производства этих датчиков позволило существенным образом снизить их стоимость, а значит, значительно расширить область их применения

                    С начала 90-х годов в алгоритмическом аспекте последовательность действий по обработке изображения принято рассматривать в согласии с так называемой модульной парадигмой. Эта парадигма, предложенная Д. Марром на основе длительного изучения механизмов зрительного восприятия человека, утверждает, что обработка изображений должна опираться на несколько последовательных уровней восходящей информационной линии: от «иконического» представления объектов (растровое изображение, неструктурированная информация) – к их символическому представлению (векторные и атрибутивные данные в структурированной форме, реляционные структуры и т. п.). [Визильтер и др., 2007]

                    В середине 90-х годов появились первые коммерческие системы автоматической навигации автомобилей. Эффективные средства компьютерного анализа движений удалось разработать в конце XX века

                    2003 г. — на рынок были выпущены первые достаточно надежные корпоративные системы распознавания лиц.
                      0
                      Ну вот теперь я понял. Надо у Вас в статье вместо:
                      «1990-е годы – Первые космические системы автоматической навигации автомобилей»
                      написать:
                      «1990-е годы – Первые беспилотные системы управления автотранспортом»
                      Я похоже залез к Вам в неотредактированную статью, да? Извините.
                        0
                        Рад, что Вы разобрались!

                        Надо у Вас в статье вместо:
                        «1990-е годы – Первые космические системы автоматической навигации автомобилей»
                        написать:
                        «1990-е годы – Первые беспилотные системы управления автотранспортом»

                        Обе фразы означают, примерно, одни и тоже. Если у Вас возникла сложность восприятия статьи в данной формулировке, прошу простить. Заменю, дабы такого не повторилось.

                        Я похоже залез к Вам в неотредактированную статью, да? Извините.

                        Ничего. Две головы всегда лучше одной. Когда пишешь один, ошибки неизбежны.
                          0
                          Обе фразы означают, примерно, одни и тоже

                          А вы попробуйте, задайте нескольким знакомым вопрос: «Что ты понимаешь под термином „Космическая система автоматической навигации?“. Интересно, что они ответят, „GPS“ или „Автопилот“?
              0
              del

              Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

              Самое читаемое