Wykrywanie obiektów to technologia widzenia komputerowego, która identyfikuje i lokalizuje obiekty na cyfrowych obrazach i filmach. Odgrywa kluczową rolę w różnych zastosowaniach, w tym w robotyce, bezpieczeństwie, obrazowaniu medycznym i systemach zautomatyzowanych.
Historia wykrywania obiektów i jej pierwsza wzmianka
Historia wykrywania obiektów sięga końca lat 60. XX wieku, kiedy badacze zaczęli projektować algorytmy, które mogłyby interpretować i analizować dane wizualne. Pierwszy znaczący system wykrywania obiektów został opracowany przez Larry'ego Robertsa w 1965 roku. Ten wczesny model potrafił rozpoznawać i opisywać obiekty 3D na podstawie obrazów 2D.
Na przestrzeni dziesięcioleci postęp w uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu się i wizji komputerowej przyniósł znaczny postęp w metodach wykrywania obiektów.
Szczegółowe informacje na temat wykrywania obiektów
Wykrywanie obiektów polega na lokalizowaniu instancji obiektów na obrazie i kategoryzowaniu ich w predefiniowane klasy. Techniki wykrywania obiektów są bardzo zróżnicowane, od tradycyjnych algorytmów widzenia komputerowego po nowoczesne podejścia oparte na głębokim uczeniu się. Często obejmuje następujące kroki:
- Przetwarzanie wstępne: Obraz jest przygotowywany poprzez zmianę rozmiaru, normalizację itp.
- Ekstrakcja cech: Wykrywane są charakterystyczne cechy obrazu.
- Lokalizacja obiektu: Zidentyfikowano potencjalne lokalizacje obiektów.
- Klasyfikacja: Wykryte obiekty są podzielone na określone klasy.
- Przetwarzanie końcowe: Niepotrzebne wykrycia są usuwane, a dane wyjściowe są udoskonalane.
Wewnętrzna struktura wykrywania obiektów
Jak działa wykrywanie obiektów
- Wejście obrazu: Przyjmuje jako sygnał wejściowy obraz lub klatkę wideo.
- Warstwy splotu: Zastosuj filtry, aby wyodrębnić funkcje.
- Sieci propozycji regionów (RPN): Zaproponuj regiony, w których mogą znajdować się obiekty.
- Klasyfikacja i regresja: Klasyfikacja obiektów w regionach i dopasowywanie obwiedni.
- Tłumienie inne niż maksymalne: Eliminuje zbędne wykrycia.
- Wyjście: Zwraca etykiety klas i ramki ograniczające wykrytych obiektów.
Analiza kluczowych cech detekcji obiektów
- Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Możliwość przetwarzania obrazów i filmów w czasie rzeczywistym.
- Skalowalność: Potrafi wykryć wiele obiektów różnych klas.
- Krzepkość: Działa dobrze w przypadku różnic w rozmiarze, oświetleniu i orientacji.
- Integracja: Łatwo integruje się z innymi zadaniami związanymi z wizją komputerową.
Rodzaje wykrywania obiektów
Do wykrywania obiektów stosowano różne metody. Można je podzielić na trzy główne kategorie:
-
Tradycyjne metody
- Detektor Violi-Jones
- Transformacja funkcji niezmiennej skali (SIFT)
-
Metody uczenia maszynowego
- Maszyny wektorów nośnych (SVM)
- Losowy las
-
Metody głębokiego uczenia się
- Szybszy R-CNN
- YOLO (Patrzysz tylko raz)
- SSD (pojedynczy detektor Multibox)
Sposoby wykorzystania wykrywania obiektów, problemy i ich rozwiązania
Używa:
- Bezpieczeństwo i nadzór
- Pojazdy autonomiczne
- Opieka zdrowotna
- Sprzedaż detaliczna
Problemy:
- Fałszywie pozytywne
- Niemożność wykrycia małych lub zasłoniętych obiektów
- Złożoność obliczeniowa
Rozwiązania:
- Ulepszone dane treningowe
- Optymalizacja algorytmów
- Wykorzystanie potężnego sprzętu
Główna charakterystyka i inne porównania z podobnymi terminami
Detekcja obiektów a klasyfikacja obrazu
- Wykrywanie obiektów: Identyfikuje i lokalizuje obiekty.
- Klasyfikacja obrazu: kategoryzuje cały obraz w klasę.
Detekcja obiektów a segmentacja obiektów
- Wykrywanie obiektów: rozpoznaje i udostępnia obwiednię.
- Segmentacja obiektów: Rozpoznaje i zapewnia dokładne granice na poziomie pikseli.
Perspektywy i technologie przyszłości związane z detekcją obiektów
- Przetwarzanie brzegowe: Zbliżenie algorytmów wykrywania do źródeł danych.
- Obliczenia kwantowe: Wykorzystanie zasad kwantowych do szybszych obliczeń.
- Wykrywanie obiektów 3D: Rozumienie obiektów w trzech wymiarach.
- Względy etyczne: Opracowywanie odpowiedzialnych praktyk AI.
Jak serwery proxy mogą być używane lub powiązane z wykrywaniem obiektów
Serwery proxy, takie jak te dostarczane przez OneProxy, mogą odgrywać rolę w wykrywaniu obiektów, umożliwiając bezpieczne i anonimowe gromadzenie danych. Mogą ułatwić pozyskiwanie różnorodnych zbiorów danych niezbędnych do szkolenia solidnych modeli, chronić prywatność i pomóc w zapewnieniu zgodności z przepisami prawa.
powiązane linki
- Wykrywanie obiektów OpenCV
- Interfejs API wykrywania obiektów TensorFlow
- YOLO: Wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym
- Usługi OneProxy
Powyższe łącza zapewniają obszerne zasoby, dzięki którym można dowiedzieć się więcej na temat wykrywania obiektów, jego metodologii i zastosowań, a także szczegółowych informacji na temat usług OneProxy.
