Компьютерное зрение: распознавание образов и видео

Технологическое решение
DATALYTICA
Распознавание образов является частной задачей компьютерного зрения. Главная задача этой области, это сопоставление визуальной информации к некоторым предопределенным классам. Необходимость решений такого рода возникают в самых различных областях, начиная от обработки простых цифровых изображений и заканчивая показаниями медицинских и военных приборов.

Преимущества компьютерного зрения

  • 1
    Возможность обработки огромного количества информации. Человек физически не сможет обработать такой поток данных.
  • 2
    Непрерывный процесс работы. В отличие от человека, компьютер не прерывается на сон и еду.
  • 3
    Высокая скорость реагирования. Машина всегда работает в режиме реального времени и ее единственное предназначение — делать свою работу.
  • 4
    Гибкие методологии. Решения подстраиваются именно под ваш бизнес.
  • 5
    Автоматизация бизнес-процессов.
  • 6
    Отсутствие ошибок, обусловленных "человеческим фактором".
  • 7
    Освобождение человеческого ресурса и сокращение расходов на персонал.
  • 8
    Компьютер учитывает большее количество деталей и факторов, по сравнению с человеком.

Примеры решений на основе компьютерного зрения

  • Сельское хозяйство
    Контроль выращиваемой продукции
  • Дополнительная реальность
    Определение местоположения объектов в пространстве с помощью сенсоров
  • Автономные транспортные средства
    Ориентация в пространстве, распознавание дорожных символов
  • Биометрия
    Идентификация человека
  • Распознавание символов
    Распознавание символов на пластиковых картах, чеках
  • Судебно-медицинская экспертиза
    Определение биометрических данных человека
  • Инспекция промышленного качества
    Контроль качества выпускаемой продукции
  • Распознавание лиц
    Идентификация людей
  • Анализ жестов
    Управление компьютером с помощью жестов
  • Геоанализ
    Создание 3D карты поверхности
  • Анализ медицинских изображений
    Определение источника заболевания
  • Мониторинг загрязнения
    Определение повышенного уровня загрязнения
  • Робототехника
    Ориентация робототехники в пространстве
  • Безопасность и наблюдение
    Выявление злоумышленников

Как это работает на примере решения задачи распознавания жеста руки

Получение изображения
Рука/лицо/объект (есть ли на изображении рука?)
Подготовка изображения
Определение цвета кожи и детекция/ сегментация (адаптация к любому типу людей)
Определение низкоуровневых свойств изображений
Отбор значащих свойств
Отбор только значащих свойств из всех выделенных
Классификация
Использование нейронной сети для определения жеста
Выходной класс

Процедура разработки и внедрения решения

Хотите автоматизировать распознавание видео и изображений?
Свяжитесь с нами прямо сейчас!