Ликвидация последствий ЧС и оказание действенной практической помощи пострадавшему населению носят эффективный характер там, где решительные и инициативные руководители, где предупредительной работой занимаются на всех уровнях. Однако у нас в стране эта жизненно важная работа фактически повсеместно отсутствует (или свернута). Счастливое исключение в этом плане составляют всего лишь отдельные субъекты Российской Федерации, положительно зарекомендовавшие себя при предупреждении лесных пожаров в 2010 году (республики Башкортостан, Марий Эл, Татарстан и Удмуртия, Курская, Самарская, Свердловская, Оренбургская и Челябинская области).
Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Бытует мнение, что беспилотные летательные аппараты имеют лишь военное предназначение. В России до недавнего времени возможность использования БПЛА, действительно, была только у армии. Беспилотники выполняли задачи по аэросъемке (фото, видео), радиоразведке, обнаружению объектов и пр. Однако сегодня сфера разработки и создания беспилотных систем вышла далеко за эти пределы.
Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Стремление повысить степень безопасности и контроля охраняемых объектов приводит к увеличению количества камер в системах видеонаблюдения. Однако зачастую камеры, работающие в рамках одной системы, остаются независимыми: каждая предоставляет свою информацию - аналитику и статистику, которые не связаны с данными от других камер и не позволяют оценить общую картину. Видеоанализ - крайне необходимый инструмент в системах с большим количеством камер. Среди наиболее перспективных функций при этом является отслеживание перемещений объектов - трекинг. Рассмотрим как алгоритмы построения траекторий по одной камере, так и технологии, позволяющие получить более общую, связную информацию по нескольким камерам системы.
Как было видно из первой части публикации в камерах дымового сенсора пожарных извещателей в основном используются фотодиоды. Это обусловлено необходимым быстродействием приемника оптического излучения и низким его энергопотреблением. На основе фотодиодов возможно построение различных фотоприемных устройств (ФПУ), работающих в широком диапазоне частот модуляции оптического сигнала. В зависимости от вида регистрируемого сигнала могут различаться и схемы самих фотоприемных устройств.
Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Бизнес-приложения, к которым ради краткости термина в этой статье мы будем относить и ведомственные приложения государственных министерств и ведомств, являются сегодня ключевым инструментом управления организацией, извлечения прибыли или оказания государственных услуг. Простой приложения может привести к убыткам или потере прибыли на коммерческом предприятии или к невозможности оказывать услуги населению. Такие приложения обычно обрабатывают данные, оборот которых регулируется государством или общественными регуляторами (персональные данные, данные платежных карт, банковская, медицинская, коммерческая и другие виды тайн), а значит их утечка, которая может произойти из приложения, может также негативно отразиться на судьбе организации. Поэтому часто возникает вопрос, вынесенный в название статьи – кто, служба ИТ или служба ИБ, отвечают за безопасность бизнес-приложений?
Бытует наивная точка зрения, что информация на масштабах, меньших, чем размер пиксела, теряется. Однако в действительности можно измерить с заранее вычисленной погрешностью геометрические величины с точностью, превышающей размер пиксела. Точность субпиксельного измерения зависит от множества факторов, таких как функция рассеяния точки, модель и уровень шума, спектр пространственных частот изображения. Часто употребляется правило, что максимально достижимая точность составляет 0.1 пиксела. Но можно достигнуть и более точных измерений, например, была продемонстрирована точность 0,02 пиксела в измерении местоположении полосы.
В пояснительной записке к разработанному стандарту указано: «В настоящее время на Российском рынке обращается несколько десятков моделей мультикритериальных пожарных извещателей, в основном зарубежного производства». Тем самым подтверждается и тот факт, что это зарубежное оборудование до появления на российском рынке проходило сертификационные испытания в аккредитованных лабораториях, на соответствие международным стандартам. Такую позицию разработчиков стандарта нельзя назвать правильной и сильной.
1
|
|
