СОФТ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЬЕКТОВ

Возможности компьютерного зрения позволяют обнаруживать, распознавать и отслеживать объекты, которые находятся в движении. Эксперты уверены, что в ближайшем будущем искусственный интеллект (ИИ) продолжит совершенствоваться и, благодаря огромному потенциалу, будет востребован в новых отраслях.

Сфера применения программного обеспечения для распознавания движущихся объектов достаточно широка: от сегментации до определения транспортных средств на дороге. Именно поэтому разработка такого софта уже сегодня является приоритетной задачей для многих современных IT-компаний.

Нейросети функционируют по принципу работы нервной системы живого организма, включая ее способность к самообучению и дальнейшей интерпретации информации. Искусственный интеллект получает определенное количество прецедентов (ситуаций, объектов и пр.), с каждым из которых связан четкий набор данных. Чем больше база данных ему предоставляется, тем быстрее ИИ учится выявлять закономерности, обрабатывать информацию, классифицировать объекты, прогнозировать последствия событий и т. д.

В эпоху цифровых технологий способность искусственного интеллекта отслеживать движущиеся объекты и анализировать их играет важную роль. Для автоматического нахождения и классификации образов, а также достижения качества человеческого восприятия нейронные сети проходят специальную тренировку. С этой целью могут использоваться открытые программные библиотеки, например, TensorFlow от Google. Библиотека включает в себя различные API для построения архитектуры глубокого обучения (например, CNN или RNN).

Возможности искусственного интеллекта активно применяются при разработке программного обеспечения, в том числе при проектировании софта для распознавания движущихся объектов. Эта технология основывается на методе компьютерного зрения, который настраивается в соответствии с требованиями и различными вариантами использования. Например, с помощью нейросетевых методов можно отсеять из найденных трекером объектов лишние и оставить только те, которые нужны в конкретном случае (автомобили, людей и т. д.).

Обучение нейросетей происходит в три этапа:

• Постановка задачи обнаружения и распознавания объектов заданного типа.
• Формирование “комплекта обучения” на основе реальных данных и данных модели.
• Непосредственное обучение алгоритмов обнаружения глубокой нейронной сети.

Для отслеживания и указания расположения объекта система создает вокруг него ограничивающие рамки (для этого используется функция Object Detection). После этого происходит сканирование определенной части изображения для дальшей классификации и распознавания.

Процесс распознавания происходит одновременно по ряду характеристик объекта: форме, размеру, цвету и т. д. Поскольку сеть продолжает обучаться, при столкновении с новыми данными, концептуальные модели для объектов расширяются, уточняются и улучшаются. Таким образом эффективность ИИ постоянно повышается, что позволяет ей безошибочно решать все более сложные задачи.

Удостовериться в том, что ПО выполняет свои функции и не совершает ошибок, можно при помощи набора метрик, соответствующих типичным сценариям использования системы.

Команда AVADA MEDIA занимается проектированием и реализацией программного обеспечения любой сложности, в том числе — софта для распознавания движущихся объектов на основе нейронных сетей. Наши специалисты имеют многолетний опыт и навыки работы с инновационными технологиями, которые используют в работе над проектами для различных сфер.

Глубокие нейронные сети совершили революцию в области компьютерного зрения и анализа больших данных. Они обеспечивают результаты визуального распознавания образов, сравнимые с результатами человека или даже превосходящие их. Широкая функциональность технологии гарантирует целый ряд возможностей.

Спектр применения нейронных сетей для распознавания движущихся объектов достаточно обширный, такие системы могут использоваться для:

• идентификация личности;
• анализа больших данных;
• промышленной безопасности и автоматизации;
• управления доступом на объекты;
• систем видеонаблюдения;
• детекции движения;
• контроля перемещения на фоне большой зашумленности и т. д.

Алгоритмы глубоких нейронных сетей не только распознают, но и классифицируют движущиеся объекты, рассчитывают скорость и плотность потока (например, при движении по дороге), детектируют объекты на отдельных кадрах. На промышленных предприятиях система может контролировать качество продукции, правильность течения технологических процессов, автоматизировать труд и т. д.

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес также имеет множество преимуществ, включая предсказание эффективности компании в терминах выручки, операционных доходов и чистой прибыли на основании финансовой информации и патентов.

Следует заметить, что эффективность выполнения задач человеком во многом зависит от его опыта, квалификации, усталости и прочих факторов. В то же время корректно настроенная система всегда будет справляться с работой успешно, обеспечивая необходимый уровень качества. Еще один плюс автоматизации — быстродействие, которое недоступно человеку.

Компания AVADA MEDIA предоставляет комплексные услуги по созданию программного обеспечения на заказ. Мы предлагаем открытую коммуникацию на каждом этапе, что делает процесс разработки полностью прозрачным и понятным для клиентов, позволяет внедрять инновации и улучшает результаты. Наша команда состоит из инициативных и опытных профессионалов, которые подбирают решения в соответствии с приоритетами бизнеса и требованиями проекта.