Разработка интеллектуальных систем распознавания данных становится все более актуальной с развитием Интернета вещей и стремительным увеличением объемов информации, которую собирают и обмениваются устройствами: от камер видеонаблюдения до спутников, снимающих поверхность Земли.
Однако анализ этой информации и последующее принятие решений по-прежнему остается за человеком: из-за естественных ограничений он не может быстро обрабатывать большие объемы данных и поэтому остается «узким местом» в процессе сбора и управления информацией.
Быстрое развитие инструментов технического мониторинга приводит к быстрому увеличению объемов данных.
Одним из ключевых трендов является повышение информационных возможностей датчиков устройства (в том числе их чувствительности и радиометрической точности): беспилотный летательный аппарат генерирует гигабайты данных за 15 минут полета, а объем информации, собираемой некоторыми метеорологическими измерительными приборами, превышает 100 ГБ.
в день.
Существующие автоматизированные средства обработки тематической информации используют как вновь полученную информацию (конкретное изображение, которое необходимо распознать), так и соответствующие данные, накопленные, например, в ходе предыдущих наблюдений.
Как правило, сбор визуальных данных и их первичная обработка осуществляются автоматически, но затем полученную информацию еще анализирует человек-оператор.
Задачи интеллектуальной обработки информации предполагают, что при их решении человек использует способность распознавать угрозы, сформировавшиеся у него в процессе эволюции.
Для автоматизации этих процессов необходимо классифицировать задачи, которые могут быть решены только человеком, максимально полно описать и охарактеризовать возможности человека-оператора в их решении, а затем составить соответствующие требования к автоматическим средствам автоматизации.
тематическая обработка информации.
Сегодня развитие интеллектуальных технологий обработки визуальной информации, например, поступающей с камер видеонаблюдения, идет очень активно, поскольку для обработки больших объемов данных не хватает человеческих ресурсов.
Команды разработчиков и команды энтузиастов могут попробовать свои силы в создании умной технологии для расшифровки информации о видах внутри конкурс на разработку интеллектуальной технологии распознавания и классификации изображений , который в настоящее время осуществляют Фонд перспективных исследований и Фонд «Сколково».
В данном случае под интеллектуальными технологиями следует понимать информационную систему, способную полностью заменить человека-оператора в процессе обработки информации.
Основная цель конкурса – разработка технологий автоматического поиска и распознавания объектов на изображениях, полученных в результате аэрофотосъемки и съемки с космических аппаратов в видимом диапазоне длин волн, то есть таких, которые в современных условиях требуют работы оператора.
для полного анализа.
Сегодня процесс тематической интерпретации аэрокосмической информации состоит из поэтапной группировки и преобразования данных с целью создания конкретной картины земной поверхности, ориентированной на конкретную задачу.
Участникам конкурса предстоит решить задачу обнаружения объектов на изображениях, причем изображения для анализа можно получить как с помощью аэрофотосъемки в инфракрасном диапазоне, так и с помощью космических аппаратов ДЗЗ.
Объектом признания будет считаться одиночное прямоугольное здание, расположенное за пределами населенных пунктов.
Структура отдельного здания и его расположение относительно других зданий определяется экспертной маркировкой учебного образца, которую участникам предоставляют организаторы.
По итогам конкурса лучшие участники смогут стать резидентами «Сколково» без дополнительной экспертизы своих проектов.
Также с победителем будет заключено соглашение о реализации научно-технического проекта Фонда перспективных исследований по созданию технологии автоматического декодирования аэрокосмической информации.
Кроме того, ему будет предложено финансирование от Фонда «Сколково» в размере до 5 миллионов рублей.
Конкурсная документация по задаче распознавания объектов на изображениях, полученных в результате аэрофотосъемки в инфракрасном диапазоне, будет размещена на сайте Фонда перспективных исследований в ближайшее время.
Пишите, участвуйте, задавайте вопросы в комментариях! Теги: #геолокация #ФПИ #Сколково #Сколково #Дистанционное зондирование #программирование #Обработка изображений #Геоинформационные сервисы #Машинное обучение
-
Проблемы Безопасности Флэш-Накопителя
19 Dec, 24 -
Веблен, Торштейн Бунде
19 Dec, 24 -
Советы По Работе В Linux С Флешки
19 Dec, 24 -
Api Сводных Таблиц Google
19 Dec, 24 -
Краудмаркетинг: Топ-10 Популярных Вопросов
19 Dec, 24 -
Армагеддон На Юпитере
19 Dec, 24
