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.

Вы можете оставить свои данные и мы вам перезвоним!

Имя:
Телефон:
Услуга
Комментарий:


banii