Журнал "Системы Безопасности" № 5‘2020

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 108 октябрь – ноябрь 2020 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ КАМЕРЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ Владимир Плюснин Региональный менеджер по продажам компании Basler AG Максим Сорока Директор ООО "Витэк-Автоматика" Владимир Слинько Менеджер по развитию IoT-проектов компании Intel Машинное зрение Мнения экспертов Сегодня машинное зрение применяется в огромном количестве индустрий и кейсов, а темпы роста именно этого сегмента лидируют среди всех направлений искусствен- ного интеллекта. Эффекты и выгоды, которое оно несет, позволяют делать прогнозы о том, что в ближайшие пять лет рынок машинного зрения в России может вырасти в пять раз. Что по этому поводу думают эксперты? Специалисты из компаний Basler AG, "Витэк- Автоматика" и Intel проанализировали текущий уровень востребованности машинного зрения, оценили дальнейшие перспективы и объяснили, в каких случаях целесообразна совместимость машинного зрения с другими системами видеонаблюдения В каких областях наиболее востребованы системы машинного зрения? Владимир Плюснин, Basler AG В России в настоящее время системы машин- ного зрения более всего востребованы в интеллектуальных транспортных системах (ИТС), безопасности и промышленности. Рынки ритейла и медицины также стремитель- но развиваются. Максим Сорока, "Витэк-Автоматика" Если говорить о нашей стране, то это транспортные системы во всех проявле- ниях, интеллектуальные системы видеона- блюдения, ритейл, популярная ныне мар- кировка и только потом промышленность. Начинает проявляться интерес и в сель- ском хозяйстве. Вызван такой перекос осо- бенностями нашего экономического устройства. В развитых странах на первом месте промышленное производство, потом все остальное. Владимир Слинько, Intel Интерес к машинному зрению растет во многих областях. В первую очередь для него важна чет- кость постановки задачи: 1. Какие события и объекты нужно увидеть и распознать? 2. Это типовые объекты или специфичные (только для данного заказчика)? 3. Какая точность распознавания считается при- емлемой? На рынке уже есть много поставщиков алгорит- мов и решений для массовых объектов (люди, автомобили, текст). Для уникальных объектов может потребоваться разработка детектора с нуля, что требует затрат времени и денег. Граница между этими видами объектов нечет- кая, и появляется все больше детекторов для новых применений. Таким образом, количе- ство задач для машинного зрения постоянно растет. Назовите основные отличительные черты камер машинного зрения. Владимир Плюснин, Basler AG 1. Исключительное качество изображения, которое содержит все необходимые детали для алгоритмов распознавания и достигается за счет самых прогрессивных сенсоров и отсутствия сжатия изображения. 2. Вариативность интерфейсов (GigE, USB 3.0, CoaxPress 2.0) и фпс (до 68 фпс в 4К). 3. Широкая номенклатура сенсоров, что в сово- купности позволяет решать самые разные зада- чи и дает заказчику возможность покупать именно то, что нужно конкретно ему. Максим Сорока, "Витэк-Автоматика" Возможность получения высококачественного изображения для машинной обработки. Боль- шое разнообразие сенсоров, в основном с гло- бальным затвором и размером пикселя от 2,5 мкм. Стандартные интерфейсы для опти- ки, богатый набор функций по управлению режимами съемки, стандартные интерфейсы для подключения к вычислителям, встраивае- мым и удаленным, для обработки и записи изображений. Владимир Слинько, Intel Для машинного зрения нужно соответствие между характеристиками камер и намеченными объектами для распознавания в намеченных условиях эксплуатации. Если есть соответствие, то задача может быть решена. Для машинного зрения оптимальнее брать сразу IP-камеры, чтобы видеопоток был цифровым, и далее под- бирать характеристики под задачу. Для систем видеонаблюдения хватало камер с более про- стыми характеристиками, поскольку интерпре- тацией видеозаписи занимался человек. www.ugra .ru