• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
05.03.2024, 13:51
ПНИПУ
213

В Пермском Политехе повысили точность нейросетей для распознавания изображений

❋ 4.3

Нейронные сети с каждым днем захватывают все больше различных сфер и автоматизируют множество процессов. Одно из популярных направлений — распознавание изображений. Его используют в медицинской диагностике, в автомобильной сфере для распознавания знаков на дороге, для навигации и визуального восприятия окружающей среды в робототехнике, для обнаружения инцидентов в системах видеонаблюдения. Требуется постоянная модификация и улучшение методов для снижения ошибок. Ученые ПНИПУ разработали подсистему машинного зрения, которая обеспечивает надежное распознавание мелких и разноудаленных от камеры объектов. Предложенная схема поможет, например, обнаружить оружие или опасные предметы в толпе.

В Пермском Политехе повысили точность нейросетей для распознавания изображений
В Пермском Политехе повысили точность нейросетей для распознавания изображений / © Getty images

Машинное зрение – это способность компьютеров «видеть» и понимать изображения так же, как это делают люди. С его помощью компьютер распознает лица на фотографиях и определяет типы объектов (например, машина, дерево, человек). Для решения задач обнаружения и идентификации используют нейронные сети. Но они могут выдавать ошибки, что отрицательно сказываются на точности всей системы.

У традиционной одноступенной схемы есть недостатки – игнорирование контекста при поиске объектов и отсутствие жесткой привязки размеров объекта на изображении к параметрам перспективы сцены (кадра). Из-за этого увеличивается количество неверных результатов. Также нейросетевая модель, обученная на универсальном наборе категорий, может неправильно распознавать объекты, если происходит изменение качества или ракурса изображения.

Ученые Пермского Политеха разработали подсистему машинного зрения, которая обеспечивает высокую точность классификации и сегментации. Классификация позволяет определить, к какой категории относится объект, а сегментация – выделить и обозначить его контуры. Политехники предложили двухступенную (двухэтапную) схему обработки изображений независимыми нейронными сетями. Она учитывает контекст сцены и адаптируется к степени удаленности объектов или изменению ракурса съемки.

Основной принцип разработанной политехниками схемы – разделение классов на «суперобъекты» и «вложенные объекты». На первом этапе нейросеть ищет и выделяет область интереса: остается только ограничивающий прямоугольник с суперобъектом («оружие» у «человека», «деталь» — часть «станка»), все остальное обрезается. Таким образом гарантируется, что искомый объект будет находиться внутри области интереса. На втором этапе происходит обнаружение и сегментация искомых объектов.

Такой подход, например, подходит для системы видеонаблюдения с возможностью обнаружения оружия и опасных предметов в толпе, когда люди находятся на разном расстоянии от камер. Обычная нейронная сеть может не различить носимое оружие на очень удаленных или очень приближенных позициях сцены. Но, если предварительно обнаружить силуэты всех людей на снимке, то детекция (распознавание) оружия будет более точной. Другие примеры – идентификация различных разноудаленных конструкций, механизмов со множеством деталей, аэрофотосъемка.

«Мы разработали новую схему обработки изображений с помощью нейронных сетей. Она находит объекты искомых категорий вне зависимости от их размеров, а также стабильна к изменению условий съемки. Увеличение точности на 25 процентов на отдельных тестовых изображениях происходит за счет искусственного ограничения назначения категорий и локализации объектов в контексте сцены обрабатываемого изображения», – поделился кандидат технических наук, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ Андрей Кокоулин.

Разработка ученых Пермского Политеха улучшит распознавание изображений с помощью нейросетей, повысит точность определения мелких и разноудаленных от камеры объектов. Предложенная схема поможет, например, обнаружить оружие или опасные предметы в толпе.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
11 июля, 17:47
Денис Яковлев

Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.

10 июля, 13:16
ФизТех

Кража лошадей была серьезной проблемой для крестьянских хозяйств в Российской империи. Особенности этого явления, включающие жестокие уголовные наказания, крестьянский самосуд и межэтнические конфликты, выявили в ходе исследования юридических источников историки из МФТИ и РЭУ имени Г.В. Плеханова.

12 июля, 09:23
Александр Березин

Исследователи разобрались с тем, что происходит в организме пластикоядных гусениц при поедании и переваривании самого распространенного пластика. Оказалось, что для их здоровья это не проходит бесследно, но, похоже, есть способ помочь и гусеницам, и осуществляемому ими процессу разрушения искусственных полимеров.

8 июля, 09:23
Полина Меньшова

Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.

9 июля, 08:26
Полина Меньшова

Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.

9 июля, 12:05
Редакция Naked Science

В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.

17 июня, 16:49
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня, 15:19
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно