21.09.2010 Новости, Искусственный интеллект, Консалтинг и системная интеграция, Обзоры рынков, Сети и телекоммуникации, ТехнологияВ этой статье мы расскажем, как новейшие технологии машинного зрения могут помочь в решении повседневных бизнес-задач. А также о том, почему решений на рынке много, но не все они хорошо работают — и довериться можно лишь нескольким. Кроме того, поделимся собственным опытом реализации подобных проектов на производстве и в бизнесе. Для начала рассмотрим, что такое современные системы машинного зрения и какие задачи они решают. Задачи: Поиск объекта, Классификация, Трекинг. Компоненты систем машинного зрения: Безусловно, камера (редко одна, чаще несколько десятков, возможно сотни). ПО работы и управления видеопотоком (VMS или Video Management System). Обученная нейронная сеть (одна, а чаще несколько, работающих на решение одной задачи). Серверное оборудование с GPU, где обученные нейросети работают с видеопотоком. ПО аналитики или «ПО верхнего уровня», куда отправляются результаты от всех перечисленных подсистем, а также прописывается нужная математика и логика исходя из задачи. Стоит отметить, что среда подготовки и обучения нейросетей не входит в список компонентов машинного зрения, т. к. эта часть выносится за рамки работы готовой системы. Но именно ее функционал и возможности играют ключевую роль в качестве обученной нейросети, ее последующего администрирования и изменения под изменяющиеся бизнес-задачи или требования. В список компонентов также не вошли вторичные системы — как программные, так и аппаратные, подключаемые к системам машинного зрения и работающие с ...
читать далее.
