Машинное обучение позволяет лучше распознавать полученные с тепловизора данные

Шотландские инженеры разработали систему автоматического распознования данных, получаемых от тепловизоров, которая позволяет фиксировать и классифицировать различные объекты на расстоянии до 1,5 километров. В разработке принимали участие Университет Западной Шотландии, работающая в индустрии обороны и безопасности фирма Thales, а также Шотландский центр инноваций в области систем обработки изображений и сенсорных решений (CENSIS).

С помощью интегрированной в оборудование системы машинного обучения эффективность обнаружения передаваемых тепловизором объектов повышается в разы. Получив визуальные образцы с тепловизора, система учится их опознавать и классифицировать.

Процесс машинного обучения заключается в том, что системе передаются десятки и сотни различных изображений того или иного объекта, полученного под различными углами, с помехами и с разных расстояний, и, со временем, у опознавательного комплекса выстраивается понимание того, как выглядят те или иные предметы, люди и другие объекты.

В настоящее время система проходит доработку, но уже на данном этапе она умеет различать 6 типов автомобилей — внедорожник, седан, малый грузовик, фуру, минивэн и универсал. Чем больше информации поступает в систему, тем лучше её способность различать предметы даже в таких сочетаниях, которые ранее ей не попадались.

Авторы инновационного проекта уверены, что их разработка найдёт обширное применение в отрасли обеспечения безопасности. Например, её можно будет использовать для акцентирования внимания оператора видеонаблюдения на тех или иных объектах, которые могут представлять особый интерес для службы безопасности.

[contact-form-7 id=441]


banii

banii

Также Вы можете рассказать о нас в социальных сетях:

^