Sa dagan sa atong mga kalihokan, adlaw-adlaw natong giatubang ang problema sa pagdeterminar sa mga prayoridad sa kalamboan. Gikonsiderar ang taas nga dinamika sa pag-uswag sa industriya sa IT, ang kanunay nga pagtaas sa panginahanglan gikan sa negosyo ug gobyerno alang sa mga bag-ong teknolohiya, matag higayon nga mahibal-an namon ang vector sa pag-uswag ug mamuhunan sa among kaugalingon nga mga pwersa ug pondo sa potensyal sa siyensya sa among kompanya, gisiguro namon nga tanan namong panukiduki ug proyekto kay sukaranan ug interdisiplinaryong kinaiya.
Busa, pinaagi sa pagpalambo sa among nag-unang teknolohiya - ang HIEROGLYPH data recognition framework, nabalaka kami bahin sa pagpauswag sa kalidad sa pag-ila sa dokumento (among nag-unang linya sa negosyo) ug ang posibilidad sa paggamit sa teknolohiya aron masulbad ang may kalabutan nga mga problema sa pag-ila. Sa karon nga artikulo isulti namon kanimo kung giunsa, base sa among makina sa pag-ila (mga dokumento), gihimo namon ang pag-ila sa labi ka dako, estratehikong hinungdanon nga mga butang sa usa ka sapa sa video.
Pagbuot sa problema
Gamit ang kasamtangan nga mga pag-uswag, paghimo og sistema sa pag-ila sa tangke nga nagpaposible sa pagklasipikar sa usa ka butang, ingon man pagtino sa mga batakang geometriko nga mga indikasyon (orientasyon ug distansya) sa dili maayo nga kontrolado nga mga kondisyon nga walay paggamit sa espesyal nga kagamitan.
desisyon
Gipili namo ang estadistika nga pamaagi sa pagkat-on sa makina isip nag-unang algorithm sa pagsulbad sa problema. Apan usa sa mga nag-unang problema sa pagkat-on sa makina mao ang panginahanglan nga adunay igong gidaghanon sa datos sa pagbansay. Dayag nga ang natural nga mga hulagway nga nakuha gikan sa tinuod nga mga talan-awon nga adunay sulod nga mga butang nga atong gikinahanglan dili magamit kanato. Busa, nakahukom nga modangop sa paghimo sa gikinahanglan nga datos alang sa pagbansay, maayo na lang . Ug bisan pa, ingon og dili natural alang kanamo ang hingpit nga pag-synthesize sa datos alang niini nga buluhaton, mao nga usa ka espesyal nga layout ang giandam aron masundog ang tinuod nga mga talan-awon. Ang modelo adunay lainlaing mga butang nga nagsundog sa kabanikanhan: kinaiya nga tabon sa talan-awon, mga bushes, mga kahoy, mga koral, ug uban pa. Ang mga hulagway gikuha gamit ang gamay nga format nga digital camera. Atol sa proseso sa pagkuha sa imahe, ang background sa talan-awon nagbag-o pag-ayo aron mahimo ang mga algorithm nga labi ka lig-on sa mga pagbag-o sa background.
Ang target nga mga butang mao ang 4 nga mga modelo sa mga tangke sa gubat: T-90 (Russia), M1A2 Abrams (USA), T-14 (Russia), Merkava III (Israel). Ang mga butang nahimutang sa lainlaing mga posisyon sa polygon, sa ingon nagpalapad sa lista sa madawat nga makita nga mga anggulo sa butang. Ang mga babag sa engineering, mga kahoy, mga bushes ug uban pang mga elemento sa talan-awon adunay hinungdanon nga papel.
Busa, sa usa ka magtiayon nga sa mga adlaw nakolekta namo ang usa ka igo nga set alang sa pagbansay-bansay ug sa sunod-sunod nga pagtimbang-timbang sa kalidad sa algorithm (pipila ka napulo ka libo nga mga larawan).
Nakahukom sila nga bahinon ang pag-ila mismo sa duha ka bahin: lokalisasyon sa butang ug klasipikasyon sa butang. Ang localization gihimo gamit ang usa ka nabansay nga Viola ug Jones classifier (human sa tanan, ang usa ka tangke usa ka normal nga gahi nga butang, dili mas grabe pa kay sa usa ka nawong, mao nga ang "detalye-blind" nga pamaagi ni Viola ug Jones dali nga nag-localize sa target nga butang). Apan gitugyan namo ang klasipikasyon ug determinasyon sa anggulo sa usa ka convolutional neural network - sa niini nga buluhaton importante alang kanamo nga ang detector malampuson nga nagpaila sa mga bahin nga, ingnon ta, nagpalahi sa T-90 gikan sa Merkava. Ingon usa ka sangputanan, posible nga magtukod usa ka epektibo nga komposisyon sa mga algorithm nga malampuson nga nakasulbad sa problema sa lokalisasyon ug klasipikasyon sa mga butang nga parehas nga tipo.
Sunod, gilusad namo ang resulta nga programa sa tanan namong kasamtangan nga mga plataporma (Intel, ARM, Elbrus, Baikal, KOMDIV), na-optimize nga lisud nga mga algorithm aron madugangan ang performance (gisulat na namo kini sa makadaghang higayon sa among mga artikulo, pananglitan dinhi. o ) ug nakab-ot ang lig-on nga operasyon sa programa sa aparato sa tinuud nga oras.
Ingon usa ka sangputanan sa tanan nga gihulagway nga mga aksyon, nakakuha kami usa ka hingpit nga produkto sa software nga adunay hinungdanon nga taktikal ug teknikal nga mga kinaiya.
Smart Tank Reader
Busa, among gipresentar kanimo ang among bag-ong kalamboan - usa ka programa alang sa pag-ila sa mga hulagway sa mga tangke sa usa ka video stream Smart Tank Reader, nga:
- Pagsulbad sa problema sa "higala o kaaway" alang sa gihatag nga hugpong sa mga butang sa tinuud nga oras;
- Gitino ang geometric nga mga parameter (distansya sa butang, gipalabi nga orientasyon sa butang);
- Nagtrabaho sa dili makontrol nga kondisyon sa panahon, ingon man sa kaso sa partial blocking sa butang sa mga langyaw nga butang;
- Bug-os nga autonomous nga operasyon sa target device, lakip na sa pagkawala sa radyo komunikasyon;
- Listahan sa gisuportahan nga mga arkitektura sa processor: Elbrus, Baikal, KOMDIV, ingon man x86, x86_64, ARM;
- Listahan sa gisuportahan nga operating system: Elbrus OS, AstraLinux OS, Atlix OS, ingon man MS Windows, macOS, lain-laing mga distribusyon sa Linux nga nagsuporta sa gcc 4.8, Android, iOS;
- Bug-os nga domestic development.
Kasagaran, sa pagtapos sa among mga artikulo sa HabrΓ©, naghatag kami usa ka link sa merkado, diin ang bisan kinsa nga naggamit sa ilang mobile phone mahimong mag-download sa usa ka demo nga bersyon sa aplikasyon aron masusi gyud ang nahimo sa teknolohiya. Niining higayona, nga gikonsiderar ang mga detalye sa sangputanan nga aplikasyon, nanghinaut kami nga ang tanan namong mga magbabasa sa ilang kinabuhi dili makaatubang sa problema sa dali nga pagtino kung ang usa ka tangke nahisakop sa usa ka bahin.
Source: www.habr.com