Для робосистем, медицины и авиации. Новая технология ускорит создание и внедрение комплексов компьютерного зрения

Для робосистем, медицины и авиации. Новая технология ускорит создание и внедрение комплексов компьютерного зрения

Ученые НИУ «МЭИ» разработали технологию, которая позволяет ускорять создание и внедрение комплексов компьютерного зрения для робототехнических систем, авиакосмической отрасли и медицины.

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.

Николай Рогалев ректор НИУ «МЭИ»

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»

Лидирует IT. Более полумиллиона заявлений в вузы подано через портал госуслуг
С заботой о пассажирах. Искусственный интеллект поможет сделать график общественного транспорта удобнее