Новости / Безопасность / Технологии безопасности

10:01 / 11.01.21

Новые ИИ-камеры делают выводы об увиденном со скоростью 8200 кадров в секунду

Новые ИИ-камеры делают выводы об увиденном со скоростью 8200 кадров в секунду

Система технического зрения SCAMP-5d / Фото: Манчестерский университет

Высокоинтеллектуальные камеры скоро станут реальностью благодаря исследовательскому проекту университетов Бристоля и Манчестера. Ученые использовали свёрточные нейронные сети и разработали камеры, которые идентифицируют происходящее без необходимости в записи изображения.

Сейчас современные системы воспринимают и обрабатывают окружающий их мир недостаточно хорошо. Они по-прежнему комбинируют датчики для записи изображений (камеры) с вычислительными устройствами (графическими процессорами). В итоге системы ИИ воспринимают мир только после записи и передачи визуальной информации между датчиками и процессорами. Но многие вещи, которые камеры могут увидеть, часто не имеют отношения к поставленной задаче. Например детализация листьев на деревьях у дороги, по которой проезжает автомобиль с автопилотом. Сейчас вся эта ненужная информация фиксируется датчиками с мельчайшими подробностями и забивает систему нерелевантными данными, потребляя энергию и время обработки. Для обеспечения эффективного видения интеллектуальных машин необходим другой подход.

Два исследования Бристоля и Манчестера, показали, как можно объединить восприятие и обучение для создания новых камер для систем ИИ. Они представили свёрточную нейронную сеть (CNN) в системе технического зрения SCAMP-5D. Она способна классифицировать происходящее перед ней со скоростью 8 200 кадров в секунду. 

Convolutional-Neural-Network-scaled-1-1024x236.jpg

Сверточная нейронная сеть (CNN) в системе технического зрения SCAMP-5D, классифицирующая жесты рук со скоростью 8 200 кадров в секунду / Фото: Бристольский университет

Напомним, свёрточная нейронная сеть — разновидность алгоритма ИИ. CNN, разработанные командой, могут распознавать изображения без необходимости записывать их или отправлять их дальше на системы обработки. 

Такой подход сделает системы гораздо более эффективными и безопасными, поскольку не нужно записывать изображения для их анализа.

Работа стала возможной благодаря архитектуре SCAMP, разработанной Петром Дудеком, профессором из Университета Манчестера, и его командой. SCAMP — это чип процессора камеры, который ученые описывают как массив пиксельного процессора (PPA). PPA имеет процессор, встроенный в каждый пиксель, который может взаимодействовать друг с другом для параллельной обработки данных. Это идеально подходит для CNN и алгоритмов зрения.

Разработка ученых представлена на Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV).


МОСКВА, ХАЙТЕК, Анастасия Никифорова


Оригинал

Теги: ИИ, университеты Бристоля и Манчестера, CNN, SCAMP-5D, PPA, ECCV

В рамках исполнения ст. 4 закона РФ «О средствах массовой информации» редакция ИА «Оружие России» информирует о том, что организации, информация о которых может быть указана в опубликованной статье, являются организациями, деятельность которых в Российской Федерации запрещена, согласно перечню общественных и религиозных объединений, иных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25 июля 2002 года N 114-ФЗ "О противодействии экстремистской деятельности" (официальные источники: сайт "Российской газеты" (соответствующие разделы сайта https://rg.ru/ или https://rg.ru/2018/12/05/spisok-dok.html) и сайт Минюста России (соответствующие разделы сайта https://minjust.ru/ или https://minjust.ru/nko/perechen_zapret).