Ростех разработал мини-камеры для систем машинного зрения
Холдинг "Росэлектроника", входящий в состав Госкорпорации Ростех, начал испытания миниатюрных камер для технического зрения, способных работать непрерывно более 10 тысяч часов. Эти камеры могут заменить зарубежные аналоги в роботизированных комплексах, системах видеомониторинга, сканирования и контроля производственных процессов. Компания планирует создать собственную систему технического зрения на основе этих новых камер с использованием нейронных сетей.
Одной из ключевых особенностей новых камер является использование кремниевого матричного фотоприемника, который отвечает за формирование изображения. Применение отечественной электронно-компонентной базы позволяет избежать зависимости от иностранных поставщиков при обслуживании оборудования.
Камера отличается низким энергопотреблением и легким весом - всего 500 грамм. Она интегрируется в существующую систему заказчика через соответствующий интерфейс и позволяет записывать потоковое видео с разрешением 1280х1024 пикселей на сервер.
Подобные камеры широко востребованы, например, в робототехнике или на автоматизированных производственных линиях промышленных предприятий, где требуется непрерывный контроль технологических процессов.
#МирРобототехники #робототехника #камера #машинноезрение #технологии
Холдинг "Росэлектроника", входящий в состав Госкорпорации Ростех, начал испытания миниатюрных камер для технического зрения, способных работать непрерывно более 10 тысяч часов. Эти камеры могут заменить зарубежные аналоги в роботизированных комплексах, системах видеомониторинга, сканирования и контроля производственных процессов. Компания планирует создать собственную систему технического зрения на основе этих новых камер с использованием нейронных сетей.
Одной из ключевых особенностей новых камер является использование кремниевого матричного фотоприемника, который отвечает за формирование изображения. Применение отечественной электронно-компонентной базы позволяет избежать зависимости от иностранных поставщиков при обслуживании оборудования.
Камера отличается низким энергопотреблением и легким весом - всего 500 грамм. Она интегрируется в существующую систему заказчика через соответствующий интерфейс и позволяет записывать потоковое видео с разрешением 1280х1024 пикселей на сервер.
Подобные камеры широко востребованы, например, в робототехнике или на автоматизированных производственных линиях промышленных предприятий, где требуется непрерывный контроль технологических процессов.
#МирРобототехники #робототехника #камера #машинноезрение #технологии
👍9👏3🔥2
Сверхбыстрый фотонный чип даст машинам суперзрение
Команда китайских ученых представила новый интеллектуальный фотонно-чувствительный вычислительный чип, который может обрабатывать, передавать и реконструировать изображения за наносекунды. Это позволит перевести на новый уровень системы машинного зрения.
Устройство, которое создатели называют оптической параллельной вычислительной матрицей (OPCA), пропускает до ста миллиардов пикселей и может похвастаться временем отклика всего в 6 наносекунд. Это примерно в шесть раз быстрее, чем у современных систем машинного зрения.
🔹Подробнее
#МирРобототехники #микроэлектроника #чипы #компоненты #машинноезрение
Команда китайских ученых представила новый интеллектуальный фотонно-чувствительный вычислительный чип, который может обрабатывать, передавать и реконструировать изображения за наносекунды. Это позволит перевести на новый уровень системы машинного зрения.
Устройство, которое создатели называют оптической параллельной вычислительной матрицей (OPCA), пропускает до ста миллиардов пикселей и может похвастаться временем отклика всего в 6 наносекунд. Это примерно в шесть раз быстрее, чем у современных систем машинного зрения.
🔹Подробнее
#МирРобототехники #микроэлектроника #чипы #компоненты #машинноезрение
👍15
Почему искусственный интеллект и человек, глядя на одни и те же изображения, приходят к разным выводам? Новое исследование учёных из Института когнитивных и нейронаук Макса Планка показывает, что даже если ИИ кажется «похожим на человека» в своих реакциях, внутри он устроен совсем иначе.
Пока человек интуитивно распознаёт объект через его значение — мы понимаем, что слон это животное, а гитара — музыкальный инструмент, нейросети опираются на внешние признаки: форму, цвет, контур. Этот феномен учёные назвали визуальным уклоном (visual bias) — ИИ фокусируется не на сути, а на «оболочке».
Исследование охватило более 5 миллионов оценок «лишнего объекта» по изображениям 1854 предметов, от гитар до кресел. Эти данные сравнили с аналогичными суждениями, сгенерированными несколькими глубокими нейронными сетями. Алгоритмы фиксировали ключевые параметры изображений — так называемые «измерения» — и анализировали, на какие из них опирается ИИ в своих решениях.
Оказалось, что человеческое восприятие значительно ближе к смысловым категориям: человек «видит» в объекте животное, источник огня или культурную принадлежность. А нейросеть — всего лишь круглый белый контур или тёмную область в центре.
#МирРобототехники #ИИ #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеЗрение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍3🤔2
Учёные предложили новую систему на основе компьютерного зрения, которая распознаёт фолы с беспрецедентной точностью и детализацией. Алгоритм посекундно разбирает повторы, фиксирует контакт, отслеживает траектории игроков, их углы движения и конкретные зоны столкновения. Иными словами, ИИ видит не только сам фол, но и контекст, в котором он произошёл.
В рамках исследования были проанализированы матчи с участием сборной Китая. Система обнаружила, что китайские игроки чаще фолят во время бросков соперников, а команды-противники — во время ведения мяча. Такие поведенческие закономерности ранее невозможно было выявить традиционными методами анализа. Также система классифицирует типы фолов: от неправильного использования рук до столкновений с соперником.
Это открывает совершенно новый уровень тактического понимания игры. Для тренеров — возможность быстро диагностировать уязвимости защиты, ошибок в позиционировании или неверной работы ног. Для игроков — наглядная обратная связь о том, где заканчивается агрессивная защита и начинается риск получить фол. И, что особенно важно, для арбитров — мощный инструмент обучения, позволяющий анализировать спорные эпизоды с точной, объективной картиной происходящего.
#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеЗрение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤5👏2