Алгоритмы Машинного Зрения
Видеоаналитика Машинное зрение Видеоаналитика — технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного получения различных данных на основании анализа последовательности изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей. Видеоаналитика представляет собой программное обеспечение (ПО) для работы с видеоконтентом. В основе программного обеспечения лежит комплекс алгоритмов машинного зрения, позволяющих вести видеомониторинг и производить анализ данных без прямого участия человека.
Алгоритмы видеоаналитики могут быть интегрированы в различные бизнес-системы, чаще всего используются в и других сферах безопасности. Функциональные возможности видеоаналитики Видеоаналитика автоматизирует четыре функции средств охраны:. обнаружение. Образец искового заявления туроператорам. слежение.
распознавание. прогнозирование Все четыре функции выполняются многократно, обеспечивая непрерывное уточнение гипотез о количестве, местоположении и типах объектов в контролируемой зоне, а также устранение избыточности в результатах. Периметральная видеоаналитика выполняет все четыре функции: непосредственно обнаружение, слежение (для исключения повторных срабатываний по одному объекту), распознавание (для минимизации ложных срабатываний, вызываемых животными и другим «шумом» окружающего мира) и прогнозирование (для слежения при временном пропадании объекта из поля). Под распознаванием можно понимать широкий спектр задач — от классификации объекта на цель/шум до идентификации или верификации объекта по биометрическим признакам. Технология распознавание лиц на основе биометрии лица является «вершиной» видеоаналитики: она ставит наиболее сложные задачи и задействует широкий спектр математических инструментов.
С одной стороны, биометрическая система реализует функцию распознавания, устанавливая вероятностную изображения с идентификаторами людей, зарегистрированных в базе данных. С другой стороны, биометрическая система требует безукоризненной работы функций обнаружения и слежения. Примеры успешно решаемых задач с помощью функций видеоаналитики:. Распознавание с целью подсчёта людей и транспорта. Распознавание номеров (на транспорте, на денежных купюрах, документах и т. П.). Детектирование событий (перемещения, движения, пересечение допустимых линий и границ, нахождение в зонах, перебрасывание предметов через ограждение и т.
Далее мы будем использовать термин «машинное зрение» (Machine vision) как понятие, наиболее полно объемлющее круг инженерных технологий, методов и алгоритмов, связанных с задачей интерпретации визуальной информации, а также как практическое использование результатов этой интерпретации. История развития машинного зрения. Компьютерное зрение оформилось как самостоятельная дисциплина к концу 60х годов. Это направление возникло.
Под машинным зрением подразумевается зрение роботов. Драйверы lpt порт для windows xp. То есть решение некоторых производственных задач. Можно сказать, что компьютерное зрение – это одна большая наука. На данный момент существуют открытая библиотека алгоритмов компьютерного зрения, а также обработки изображений и численных алгоритмов OpenCV. Это реализовано на большинстве современных языков программирования, имеет открытый исходный код. Компьютерное зрение, Распознавание образов, робототехника, алгоритмы сопоставления изображений, компьютерная графика. Компьютерное зрение (машинное зрение) — совокупность программно-технических средств, обеспечивающих считывание в цифровой форме видеоизображений, их обработку и выдачу результата в форме, пригодной для его практического применения в реальном масштабе времени.
П.). Вышивка крестиком у в фотошопе. Обнаружение опасных ситуаций (скопления людей, оставленные предметы, возгорания и задымления и т. П.). Распознавание человеческих лиц и поиск их в базах данных Применение видеоаналитики Использование видеоаналитики дает возможность в автоматическом режиме, без участия человека, в процессе видеонаблюдения решать задачи, которые обычно под силу только человеческому зрению.
Данная технология используется как для обеспечения безопасности, так и для повышения эффективности бизнеса в торговле, финансовом секторе и на транспорте. Функции и области применения. Распознавание объектов - Безопасность, подсчет объектов в торговле и на транспорте. Детектирование событий - Безопасность, контроль работы персонала.
Анализ активности объектов - Повышение качества обслуживания Коммерческое использование видеоаналитики Видеоаналитика часто применяется для получения объективной оценки эффективности бизнеса, так как способна производить непрерывный и автоматизированный сбор данных, не зависящий от человеческого фактора, и формировать отчеты по запросу пользователя в любой момент времени. Технология видеоаналитики используется в розничной торговле, банках, торговых центрах, а также производителями CPG-товаров. Технологии видеоаналитики широко используются для решения комплексных задач по обеспечению безопасности и предоставлению статистических и маркетинговых данных.
Видеоаналитика производит анализ следующих параметров:. Поток людей и транспорта. Количество объектов в очереди и время задержки людей в очереди. Активность людей в выбранной зоне Подсчёт людей и транспорта Для обеспечения безопасности на производстве успешно применяются не только классические системы видеонаблюдения, но и такие технологии, как системы распознавания лиц и автомобильных номеров. Первая система распознавания лиц была установлена в 1998 году в лондонском районе Ньюэм.
В 2000-х годах системы распознавания лиц позволяли идентифицировать лицо человека с точностью не менее 80%. Сегодня же этот показатель превышает 95%. Таким образом, машины научились распознавать изображения лучше людей! Системы распознавания автомобильных номеров могут применяться на КПП производственного предприятия. Камеры, установленные при въезде на парковку, не только распознают номера автомобилей, но и анализируют, сохраняют в архиве и передают на пульт диспетчера данные о транспортных средствах, а также сообщают сведения об обстановке на контролируемой территории.
До недавних пор алгоритмы видеоаналитики применялись в основном для детектирования событий, подсчета посетителей, распознавания опасных предметов и идентификации лиц с целью обеспечения безопасности на различных объектах. Современные разработки в области видеоаналитики способны решать большой спектр коммерческих задач. Алгоритмы могут осуществлять сбор и анализ важной маркетинговой информации в режиме реального времени (подсчет людей и транспорта, мониторинг активности людей в отдельных зонах и т.д.). По мере развития технологий анализа информация, поступающая от систем видеонаблюдения, становится все более ценной и начинает активно использоваться бизнесом.
Компьютерное зрение применяется для распознавания объектов, видеоаналитики, описания содержания изображений и видео, распознавания жестов и рукописного ввода, а также для интеллектуальной обработки изображений. Мировой рынок компьютерного зрения. Чем машинное зрение отличается от компьютерного? Машинное зрение использует анализ изображений для того, чтобы решать промышленные задачи. Машинное и компьютерное зрение — области связанные Новичкам может показаться, что это разные названия одной и той же технологии, но это не так, так как компьютерное зрение — это общее название набора технологий, а машинное зрение — сфера применения. Задачи машинного зрения Машинное зрение позволяет отказаться от ручного труда, ведь контролировать сборку изделий, считать и измерять объекты, читать текст, цифры и идентифицировать объекты может.
Алгоритмы Технического Зрения
Машинное зрение используется в различных областях. В — для того, чтобы более точно ставить диагноз, в промышленности — для снижения себестоимости товаров за счёт автоматизации. В автомобильной индустрии — для навигации, а в — для считывания или подсчёта посетителей. Системы машинного зрения Так как машинное зрение используется для решения различных промышленных задач, то в зависимости от того, какую именно задачу нужно решить, создаются специальные системы машинного зрения.
Типовые системы машинного зрения состоят из камер, ПО, процессоров, источников света, приложений программного обеспечения и различных датчиков. Например, датчик определил, что деталь на конвейере нужно проверить, запустил камеру и сделал снимок этой детали. После этого изображение отправляется в компьютер, где программное обеспечение для машинного зрения обрабатывает полученную картинку. После того, как изображение обработано, в зависимости от состояния детали программа пропускает или не пропускает деталь по конвейеру дальше.
Алгоритмы Машинного Зрения
То есть, если деталь повреждена — программное обеспечение подаст сигнал устройству для её отклонения, остановит производство или предупредит человека о том, что есть деталь с дефектом. Смотрите также. каталог систем и проектов. каталог систем и проектов.
Примечания.