Машинное обучение помогает распознавать объекты на изображении с тепловизора

Систему, автоматически распознающую объекты на изображении, которое даёт тепловизор, разрабатывают шотландские специалисты. Они создали систему, которая помогает обнаруживать и классифицировать объекты на расстоянии до 1500 метров. Участники проекта — «Шотландский инновационный центр сенсорных систем и систем обработки изображения» (Scottish Innovation Centre for Sensor and Imaging Systems — CENSIS), компания Thales, работающая в оборонной индустрии и безопасности, и Университет Западной Шотландии.

Для повышения эффективности обнаружения объектов в системе используется машинное обучение. Система получает визуальные образцы объектов и затем учится различать их.

Процесс обучения системы состоит в том, что ей для анализа даются сотни изображений объекта, полученных под разными углами, на разных расстояниях и при разных помехах. Со временем у системы выстраивается «понимание» того, как должны выглядеть отдельные люди, автомобили и иные предметы.

Система ещё дорабатывается, но уже сейчас она может обнаруживать и различать между собой человека и шесть видов автомобилей — седан, малолитражный грузовик, внедорожник, фуру, универсал и минивэн. Чем больше данных для обучения получает система, тем лучше она различает объекты, даже в тех сочетаниях, с которыми она никогда раньше не сталкивалась.

Разработчики уверены, что их детище найдёт широкое применение в сфере безопасности. Система может «просматривать» в реальном времени изображение в системе видеонаблюдения и обращать внимание оператора на объекты определённого типа, которые должны представлять для него интерес.

Другое применение ожидает технологию машинного обучения в строительной индустрии, точнее, в связанных с нею службах контроля. Беспилотник, оснащённый камерой, может облетать здания, мосты и иные сооружения на предмет обнаружения в них трещин и прочих дефектов. .

Центр CENSIS обеспечивает общее управление проектом. Его специалисты считают, что новая разработка — хороший пример того, сколь успешным может быть дело, которое строится на сотрудничестве академических учёных и практиков, работающих в отрасли.