Обработка и анализ изображений

 

Обработка изображений - любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе, так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

 В последнее время традиционный термин «обработка изображений» чаще употребляется не как обозначение научной дисциплины, а как указатель на предметную область. Наметилась также тенденция использования этого термина для обозначения обработки нижнего уровня, когда результатом обработки изображения снова является изображение. В то же время термин «понимание изображений» употребляется для обработки верхнего уровня.

Цифровая фотограмметрия, бурно развивающаяся в последние годы дисциплина, пришла на смену аналитической фотограмметрии. В то время как классическая аналитическая фотограмметрия изучала в основном метрические соотношения между точками снимков и реальной сцены, современная цифровая фотограмметрия ставит самые сложные задачи анализа и 3D'описания сцены по видеоданным оптических сенсоров. Цифровая фотограмметрия концентрируется прежде всего не на вопросах «понимания» сцены или обнаружения объектов, а на вопросах высокоточного измерения различных ее элементов и реконструкции форм трехмерных поверхностей с использованием стерео и многокамерной съемки, а также специального структурированного подсвета.

Машинное обучение

 

Машинное обучение - обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений, среди которых есть приложения распознавания изображений - область, которой занимается машинное зрение.



Наиболее интересные примеры систем машинного зрения

Видеонаблюдение

 

Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения являются одной из ключевых составляющих современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события.

Охранное видеонаблюдение сегодня имеет два самых важных направления развития - полный переход на цифровые системы видеонаблюдения и развитие функций видеоаналитики. Цифровое (IP) видеонаблюдение предполагает отказ от аналоговых камер и средств передачи данных. Видеоаналитика представляет развитие функций систем видеонаблюдения, позволяя сократить объем регистрируемых данных.

Современная система видеонаблюдения включает в себя значительное количество различных технологий компьютерного зрения. Технология интеллектуального видеонаблюдения должна включать следующие основные элементы и программно-алгоритмические модули:

• визуальные датчики различного типа для дистанционного видеонаблюдения

• средства распределенного сбора информации, сжатия, обработки и передачи цифровой видеоинформации по локальным и глобальным сетям в реальном времени

• автоматическое выделение объектов интереса (люди, транспортные средства, другие объекты)

· автоматическое слежение за движущимися объектами в зоне наблюдения

· биометрическое распознавание персонала, биометрический контроль доступа в критические зоны объекта наблюдения

• автоматическую идентификацию транспортных средств, грузов и оборудования на основе распознавания идентификационных меток (регистрационных номеров, штриховых кодов, других технологических маркировок)

• методы оценки сценариев поведения наблюдаемых объектов и групп объектов

• формирование «тревожных» сообщений оператору в случае реализации неблагоприятных или нестандартных сценариев развития событий в зоне видеонаблюдения

· программно-аппаратные средства для реализации методов и алгоритмов сбора и обработки видеоинформации.

Рассмотрим ряд примеров создания систем видеонаблюдения и их элементов.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: