Павел Иевлев

Текст

Нейросеть научили распознавать опасные предметы на изображениях

Исследователи Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) совершили значительный прорыв в области технологий машинного зрения, разработав нейронную сеть, способную с поразительной точностью идентифицировать объекты на фотографиях даже в условиях сложных изменений контекста. Это достижение особенно эффективно при распознавании оружия на изображениях, где присутствуют несколько человек – сценарий, в котором традиционные нейронные сети часто терпят неудачу.

Ключ к успеху системы лежит в ее инновационной двухступенчатой схеме обработки изображений, которая отличает ее от более распространенных одноступенчатых подходов. Этот метод позволяет системе учитывать контекст изображения, включая расстояние до объектов и смещение перспективы, что повышает ее способность точно идентифицировать и классифицировать объекты в сложной визуальной среде.

На первом этапе нейронная сеть фокусируется на выделении сегмента изображения, содержащего целевой объект, эффективно игнорируя нерелевантные части изображения. После этого система идентифицирует и сегментирует соответствующие объекты. Этот подход значительно снижает ошибки, которые обычно возникают из-за изменения перспективы или присутствия нескольких объектов, повышая точность идентификации объектов на 25 % на конкретных тестовых изображениях.

Возможность точного обнаружения оружия в местах массового скопления людей представляет собой большой шаг вперед, решая важнейшую задачу в области общественной безопасности.

Для чего нужны нейросети:

Читать на ЦО.РФ

Как работают нейросети Простое объяснение в картинках

Принцип работы нейронной сети пришел в программирование из биологии. Пионерами нейросетей были не столько программисты, сколько нейрофизиологи и психологи. «Цифровой океан» разобрался, как работают нейросети — и в каком-то смысле человеческий мозг.

Использованные источники: