Ученые из Пермского политеха (ПНИПУ) разработали подсистему машинного зрения для надежного распознавания мелких и разноудаленных от камеры объектов. Эта технология может быть полезна для обнаружения оружия или опасных предметов в толпе.

Машинное зрение помогает компьютерам "видеть" и понимать изображения, как это делают люди. Однако нейронные сети могут выдавать ошибки, что отрицательно сказывается на точности всей системы. Ученые ПНИПУ разработали схему машинного зрения, основанную на разделении классов на "суперобъекты" и "вложенные объекты". Эта схема обеспечивает высокую точность классификации и сегментации, учитывает контекст сцены и адаптируется к степени удаленности объектов или изменению ракурса съемки.

Сегментация выделяет и обозначает контуры объектов, а классификация определяет к какому классу он относится (человек, собака, чемодан и прочее). Для того, чтобы учитывать контекст сцены и анализировать степень удаленности объектов, в подсистеме машинного зрения используется двухэтапная схема обработки изображений независимыми нейронными сетями.

Данная разработка может использоваться в системах видеонаблюдения, аэрофотосъемке, идентификации различных конструкций и механизмов. Подсистема компьютерного зрения позволит улучшить распознавание изображений с помощью нейросетей и повысить точность определения мелких и разноудаленных от камеры объектов.