X Всероссийская Конференция «Транспортная безопасность и технологии противодействия терроризму»
Экспертный круглый стол «Пункт управления ОТБ: важные вопросы и успешные решения»

В Самаре разрабатывают новую систему машинного зрения

19.02.2021  |  14:35

Алгоритмы обработки гиперспектральных изображений позволяют повысить скорость и точность идентификации объекта.

В Самаре разрабатывают новую систему машинного зрения

Сотрудники Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева в партнерстве с Российско-Армянским университетом (г. Ереван) разрабатывают программный комплекс для обработки многоканальных (т. н. гиперспектральных) изображений, который не требует хранения эталонных массивов и их пошагового перебора для идентификации объекта.

Разрабатываемая технология дает возможность заменить массив гиперспектральных образцов на заранее выверенный набор признаков, соответствующий текущей задаче устройства.

«Наш подход позволяет, управляя одним параметром, подобрать оптимальный фильтр для обработки всего изображения. На этой основе мы разрабатываем самообучаемый алгоритм, способный определять информативные признаки искомых объектов в гиперкубах без набора образцов под рукой. Наше решение позволит создавать мобильные гиперспектрометры, которые будут распознавать нужные объекты буквально на лету», — рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой технической кибернетики Самарского университета, профессор Александр Куприянов.

В 2022 году разработчики планируют выпустить прототип универсальной компьютерной системы, подстраивающейся под любые задачи анализа изображений путем автоматического отбора специальных информативных признаков. Подобная система существенно повысит эффективность решения многих прикладных задач в анализе цифровых изображений, в том числе в области геоинформатики, дистанционного зондирования Земли, медицинской диагностики, а также в ряде других прикладных задач управления, связанных с анализом образов. Об этом сообщила пресс-служба Самарского университета.

Источник фото: Самарский университет.

Поделиться:

другие новости