Софт для розпізнавання рухомих об'єктів

Можливості комп’ютерного зору дозволяють виявляти, розпізнавати і відстежувати об’єкти, які знаходяться в русі. Експерти впевнені, що в найближчому майбутньому штучний інтелект (ШІ) продовжить вдосконалюватися і, завдяки величезному потенціалу, буде затребуваний в нових галузях.

Сфера застосування програмного забезпечення для розпізнавання рухомих об’єктів досить широка: від сегментації до визначення транспортних засобів на дорозі. Саме тому розробка такого софта вже сьогодні є пріоритетним завданням для багатьох сучасних IT-компаній.

Нейромережі функціонують за принципом роботи нервової системи живого організму, включаючи її здатність до самонавчання і подальшої інтерпретації інформації. Штучний інтелект отримує певну кількість прецедентів (ситуацій, об’єктів і ін.), з кожним з яких пов’язаний чіткий набір даних. Чим більше база даних йому надається, тим швидше ШІ вчиться виявляти закономірності, обробляти інформацію, класифікувати об’єкти, прогнозувати наслідки подій і т. д.

В епоху цифрових технологій здатність штучного інтелекту відстежувати рухомі об’єкти і аналізувати їх грає важливу роль. Для автоматичного знаходження та класифікації образів, а також досягнення якості людського сприйняття нейронні мережі проходять спеціальне тренування. З цією метою можуть використовуватися відкриті програмні бібліотеки, наприклад, TensorFlow від Google. Бібліотека включає в себе різні API для побудови архітектури глибокого навчання (наприклад, CNN або RNN).

Можливості штучного інтелекту активно застосовуються при розробці програмного забезпечення, в тому числі при проєктуванні софта для розпізнавання рухомих об’єктів. Ця технологія грунтується на методі комп’ютерного зору, який налаштовується відповідно до вимог і різними варіантами використання. Наприклад, за допомогою нейромережевих методів можна відсіяти зі знайдених трекером об’єктів зайві і залишити тільки ті, які потрібні в конкретному випадку (автомобілі, людей і т. д.).

Навчання нейромереж відбувається в три етапи:

• Постановка завдання виявлення і розпізнавання об’єктів заданого типу.
• Формування “комплекту навчання” на основі реальних даних і даних моделі.
• Безпосереднє навчання алгоритмів виявлення глибокої нейронної мережі.

Для відстеження та вказівки розташування об’єкта система створює навколо нього обмежуючі рамки (для цього використовується функція Object Detection). Після цього відбувається сканування певної частини зображення для подальшій класифікації і розпізнавання.

Процес розпізнавання відбувається одночасно по ряду характеристик об’єкта: формою, розміром, кольором і т. д. Оскільки мережа продовжує навчатися, при зіткненні з новими даними, концептуальні моделі для об’єктів розширюються, уточнюються і поліпшуються. Таким чином ефективність ШІ постійно підвищується, що дозволяє їй безпомилково вирішувати все більш складні завдання.

Упевнитися в тому, що ПЗ виконує свої функції і не робить помилок, можна за допомогою набору метрик, відповідних типовим сценарієм використання системи.

Команда AVADA MEDIA займається проєктуванням і реалізацією програмного забезпечення будь-якої складності, в тому числі – софта для розпізнавання рухомих об’єктів на основі нейронних мереж. Наші фахівці мають багаторічний досвід і навички роботи з інноваційними технологіями, які використовують в роботі над проєктами для різних сфер.

Глибокі нейронні мережі зробили революцію в області комп’ютерного зору і аналізу великих даних. Вони забезпечують результати візуального розпізнавання образів, які можна порівняти з результатами людини або навіть перевершують їх. Широка функціональність технології гарантує цілий ряд можливостей.

Спектр застосування нейронних мереж для розпізнавання рухомих об’єктів досить великий, такі системи можуть використовуватися для:

• ідентифікація особистості;
• аналізу великих даних;
• промислової безпеки та автоматизації;
• управління доступом на об’єкти;
• систем відеоспостереження;
• детекції руху;
• контролю переміщення на тлі великої зашумленности і т. д.

Алгоритми глибоких нейронних мереж не тільки розпізнають, а й класифікують рухомі об’єкти, розраховують швидкість і щільність потоку (наприклад, при русі по дорозі), детектять об’єкти на окремих кадрах. На промислових підприємствах система може контролювати якість продукції, правильність перебігу технологічних процесів, автоматизувати працю і т.д.

Впровадження штучного інтелекту в бізнес також має безліч переваг, включаючи передбачення ефективності компанії в термінах виручки, операційних доходів і чистого прибутку на підставі фінансової інформації та патентів.

Слід зауважити, що ефективність виконання завдань людиною багато в чому залежить від його досвіду, кваліфікації, втоми і інших факторів. У той же час визначити правильні установки система завжди буде справлятися з роботою успішно, забезпечуючи необхідний рівень якості. Ще один плюс автоматизації – швидкодія, яка недоступна людині.

Компанія AVADA MEDIA надає комплексні послуги зі створення програмного забезпечення на замовлення. Ми пропонуємо відкриту комунікацію на кожному етапі, що робить процес розробки повністю прозорим і зрозумілим для клієнтів, дозволяє впроваджувати інновації та покращує результати. Наша команда складається з ініціативних та досвідчених професіоналів, які підбирають рішення відповідно до пріоритетів бізнесу і вимог проєкту.