В МЭИ разработали технологию предикативной оценки характеристик систем компьютерного зрения

Одной из часто встречающихся задач компьютерного зрения является определение положения предмета в замкнутом пространстве. Ярким примером служит определение относительного положения объекта на складе или относительное положение пациента и медицинских инструментов и приборов. Эта задача часто решается с помощью кодовых маркеров – специальных объектов, которые хорошо распознаются на изображении. Однако точность, с которой определяется положение маркеров, сложно оценить заранее. Обычно для этого изготавливают рабочий макет и проводят его испытания. 

 

Новая разработка позволяет заранее оценить требуемые характеристики элементов комплекса компьютерного зрения (преимущественно цифровых видеокамер: разрешение, размер матрицы, фокусное расстояние объектива и т.п.) без изготовления рабочих макетов и проведения дорогостоящих испытаний, что позволяет снизить стоимость и сроки разработки таких комплексов.

 

«Технология, разработанная учеными МЭИ, построена на основе современных методов машинного обучения. Результаты работ по данному направлению позволяют снизить высокую зависимость от зарубежных технологий и ускорить создание отечественных оптико-электронных измерительных комплексов», ⎯ рассказал ректор НИУ «МЭИ» Николай Рогалев.

 

Технологию, которую можно использовать при проектировании систем машинного зрения на основе кодовых маркеров, разработала научная группа кафедры Физики им. В.А. Фабриканта НИУ «МЭИ» в рамках реализации программы научных исследований «Приоритет 2030: технологии будущего» в 2022-2024 годы.​

 

Фото: НИУ «МЭИ»