Компьютерное зрение в робототехнических системах

1. Компьютерное зрение в робототехнических системах

2.

Компьютерное зрение — это
область
информатики
и
искусственного
интеллекта,
занимающаяся тем, как машины
могут быть настроены для понимания
и
интерпретации
визуальной
информации из окружающей среды.
Это
важный
аспект
робототехнических
систем,
позволяющий роботам «видеть» и
реагировать на события в реальном
времени.

3.

Компьютерное зрение включает
в
себя
методы
извлечения
информации из изображений или
видео, чтобы машины могли «видеть»
и «понимать» окружающий мир.

4.

Задачи:
• Обнаружение объектов.
• Распознавание
и
отслеживание
объектов.
• Анализ и интерпретация сцены.
• Обработка изображений (улучшение
качества, фильтрация).

5.

Компьютерное зрение позволяет
решать различные задачи, такие как
распознавание лиц, объектов, жестов,
движений, сцен и текста.
Компьютерное
зрение
также
используется для создания 3D-моделей,
синтеза
изображений
и
видео,
улучшения качества изображений и
видео и многого другого.

6.

Компьютерное
зрение
в
современной робототехнике — это
применение алгоритмов и технологий
для анализа изображений и видео,
полученных с помощью камер или
других датчиков, установленных на
роботах.

7. Основные компоненты системы компьютерного зрения

• Камеры и датчики: Используются
для захвата изображений и видео.
• RGB-камеры: Стандартные цветные
камеры,
которые
захватывают
изображение в красном, зеленом и
синих цветах.

8.

• Инфракрасные
и
термальные
камеры: Применяются для работы в
темноте или в сложных условиях.
• Процессоры
и
алгоритмы:
Обрабатывают данные, полученные с
камер.

9.

• Алгоритмы
обработки
изображений: Например, фильтрация,
сегментация и контурное выделение.
• Машинное обучение: Используется
для обучения моделей, которые могут
распознавать
объекты
на
изображениях.

10. Применение компьютерного зрения в робототехнике

• Навигация и ориентация: Роботы могут
использовать компьютерное зрение для
определения своего местоположения в
пространстве, анализа окружающей среды и
построения карт.
• Распознавание объектов: Роботы могут
идентифицировать различные объекты
(например, выполнение операций в
производстве или распознавание лиц).

11.

• Автономные
системы:
Беспилотные
автомобили
и
дроны
используют
компьютерное
зрение
для
принятия
решений при движении и избежание
препятствий.
• Медицинская
робототехника:
Используется для анализа изображений,
например, для распознавания опухолей на
медицинских снимках.

12. Примеры использования компьютерного зрения в робототехнике:

• Беспилотные
автомобили:
компьютерное
зрение помогает автомобилям определять
расстояние до других транспортных средств,
пешеходов
и
препятствий,
распознавать
дорожные знаки и светофоры, выбирать
оптимальный маршрут и управлять движением.

13.

• Промышленные роботы: компьютерное
зрение помогает роботам контролировать
качество
продукции,
обнаруживать
дефекты и брак, сортировать и
перемещать объекты по цвету, форме или
размеру, выполнять точные операции по
сварке или склейке.

14.

• Социальные роботы: компьютерное
зрение помогает роботам распознавать
эмоции людей по их лицам и жестам,
адаптироваться
к
поведению
и
предпочтениям пользователей, общаться
с помощью голоса или жестов.

15.

• Медицинские роботы: компьютерное
зрение помогает роботам проводить
диагностику и лечение пациентов по
изображениям из томографов или
ультразвуковых сканеров, ассистировать
хирургам во время операций или
реабилитации.

16. Алгоритмы и методы

Обработка изображений:
• Сегментация: Процесс разделения
изображения на отдельные области
или объекты.
• Фильтрация:
Используется
для
удаления шума и улучшения качества
изображения.

17.

Распознавание:
• Методы
машинного
обучения:
Используются для обучения моделей,
которые могут классифицировать
объекты на изображении.
• Нейронные сети: Особенно глубокие
нейронные сети, которые хорошо
подходят для задач распознавания
образов.

18. Проблемы

Недостаток разнообразных данных для обучения
моделей компьютерного зрения. Для того, чтобы
компьютерное зрение работало эффективно и точно, ему
нужны большие объемы данных, которые отражают
различные ситуации, условия освещения, углы съемки и
типы объектов. Кроме того, эти данные должны быть
размечены по классам или категориям, чтобы компьютер
мог понять, что на них изображено. Однако получение и
разметка таких данных может быть трудоемким и
дорогостоящим процессом.

19.

Присутствие шума или искажений на
изображениях или видео. Изображения или
видео, полученные с помощью камер или других
датчиков на роботах, могут быть низкого качества
или содержать ошибки из-за плохого освещения,
загрязнения линзы, движения камеры или
объектов и других факторов. Это может снижать
точность и надежность компьютерного зрения и
требовать
дополнительной
обработки
или
коррекции данных.

20.

Сложность адаптации моделей компьютерного
зрения к новым задачам. Модели компьютерного зрения
обычно обучаются на определенных доменах, которые могут
не соответствовать реальным условиям работы роботов.
Например, модель, обученная распознавать людей на
фотографиях в интернете, может не справиться с
распознаванием людей в динамичной и зашумленной среде.
Поэтому необходимо разрабатывать методы переноса
обучения или самообучения для моделей компьютерного
зрения, которые позволяют им адаптироваться к новым
данным или задачам без потери производительности.

21.

Переполнение
информации:
Большое количество данных требует
мощных процессоров и алгоритмов для
эффективной обработки.
Интерпретация: Компьютерное
зрение часто сталкивается с проблемами
интерпретации
изображений
в
зависимости от контекста.

22.

Для
решения
проблем
компьютерного зрения в робототехнике
могут использоваться различные подходы
и методы:

23.

Использование синтетических данных
для обучения моделей компьютерного зрения.
Синтетические данные — это данные,
которые
генерируются
искусственно
с
помощью компьютерной графики или других
технологий, а не получаются из реальных
источников.
Синтетические данные могут иметь высокое
качество, разнообразие и аннотацию, а также учитывать
различные сценарии и условия работы роботов. Таким
образом, они могут улучшить точность и обобщающую
способность моделей компьютерного зрения.

24.

Использование методов переноса
обучения
или
самообучения
для
адаптации моделей компьютерного зрения
к новым данным или задачам.
Перенос обучения — это метод,
который позволяет использовать знания,
полученные из одного домена или задачи,
для решения другого домена или задачи.

25.

Например, модель, обученная распознавать
людей на фотографиях в интернете, может быть
адаптирована
для
распознавания
людей
в
динамичной и зашумленной среде.
Самообучение — это метод, который
позволяет модели учиться из неразмеченных
данных без человеческого вмешательства.
Например, модель может использовать
обратную связь от своих действий или результатов
для улучшения своих параметров.

26.

Использование методов защиты или
коррекции
данных
от
шума,
искажений. Для борьбы с этими
проблемами могут использоваться методы
фильтрации,
сглаживания,
усиления
контраста или цветности, восстановления
изображений или видео.

27.

Компьютерное зрение — это ключевая
технология, которая значительно расширяет
возможности робототехнических систем.
С его помощью роботы могут более
эффективно
взаимодействовать
с
окружающей средой, выполнять сложные
задачи и принимать обоснованные решения
на основе визуальной информации.

28.

Управление
групповым
взаимодействием роботов является важной
областью исследований в робототехнике и
искусственном интеллекте. В современных
системах роботы должны работать вместе,
чтобы выполнять сложные задачи, которые
невозможно решить одному роботу. Это
может включать в себя такие задачи, как
мониторинг,
спасательные
операции,
логистика и производство.

29. Домашнее задание:

• Составить конспект
на отдельных листах.
• Выполненное задание
принести в школу
19.03.2025г.