VISION 2016 в 9 ключевых словах: от Embedded Vision до Deep Learning

автор Павел Дворжак

На прошлой неделе я принял участие в VISION 2016 в Штутгарте, мне было интересно узнать о последних разработках в области машинного зрения для дальнейшего развития нашей исследовательской деятельности в Konica Minolta Laboratory Europe. Выставку, проходившую с 8 по 10 ноября, посетило почти 10 000 посетителей из 58 стран, и я думаю, что самые горячие темы были особенно связаны со встроенным зрением, высокоскоростными камерами, 3D-зрением и глубоким обучением.

В целом, VISION 2016 был переполнен роботами, манипулирующими и собирающими компоненты, и умными камерами, демонстрирующими высокоскоростное считывание штрих-кодов и распознавание лиц. Наконец, глубокое обучение определенно вторглось в сектор машинного зрения. Конечно, было много других технологий, связанных с машинным зрением, я выбрал только те, которые были интересны мне как исследователю Computer Vision и соответствовали портфолио нашей организации.

ВИДЕНИЕ 2016 в 9 ключевых словах

Ниже приводится список, обобщающий многие из наиболее интересных тем, затронутых в VISION 2016:

  1. Встроенное машинное зрение будет играть важную роль в будущем машинного зрения. Однако это не означает, что стандартный способ обработки зрительной информации исчезнет. В различных случаях использования по-прежнему будет существовать потребность в объединении датчиков, поскольку оно становится все более и более важным. В таких сценариях встроенное зрение скорее будет играть роль начального блока всего конвейера обработки, а более сложные задачи будут выполняться непосредственно в аппаратной части камеры.
  2. Надежность — это ключевое слово, которое должно лежать в основе будущих разработок всех компонентов Embedded Vision, и хорошие уроки, извлеченные из машинного зрения, следует использовать в качестве руководства.
  3. Стандартизация, широко обсуждавшаяся во время панельной дискуссии, организованной Ассоциацией VDM, позволит, в частности, Embedded Vision широко применяться в нескольких различных контекстах.
  4. Должны быть доступны простые инструменты программирования для встраиваемых систем машинного зрения.Этот момент относится к стандартизации. Упрощение развертывания алгоритма, разработанного в среде настольных компьютеров, позволит многим компаниям разрабатывать собственные решения для встроенного машинного зрения, что ускорит весь бизнес. Некоторые из инструментов для такого быстрого прототипирования встраиваемых систем становятся доступными и были представлены на выставке.
  5. Сложность встроенного видения будет увеличиваться и уменьшаться одновременно. Конечным пользователям станет проще, они смогут легко применять решения в разных случаях, но это, конечно, усложнит жизнь разработчикам.
  6. Умные камеры становятся все меньше и меньше. Я видел несколько попыток сделать интеллектуальные камеры маленькими и дешевыми, надо сказать, весьма успешными. В качестве примера могу привести работу, проделанную в рамках европейского проекта Глаза вещей по созданию прототипа смарт-камеры с ориентировочной стоимостью единиц или десятков евро.
  7. Робототехника, безусловно, является областью применения, в которой многие из вышеупомянутых ключевых слов найдут применение, и это становится очевидным, когда мы думаем о машинном зрении на заводах как о компонентах производства или контроля.
  8. Высокоскоростные камеры становятся все более распространенными и важными для производства, поскольку они могут ускорить работу систем визуального контроля и контроля качества.
  9. Глубокое обучение определенно меняет отрасль. Мы можем не быть уверены в том, как быстро это произойдет, но последствия этого сдвига уже очевидны: мы видим большие инвестиции в эту тему и слышим много голосов, говорящих об этом. В рамках Vision 2016 глубокое обучение было важным модным словом, упоминаемым в докладах, панельных дискуссиях и на многих стендах компаний, предлагающих решения на его основе. Однако все еще существует несколько проблем машинного зрения, таких как измерение компонентов, которые в настоящее время необходимо решать другим способом. Это, конечно, может быть только вопросом времени, пока некоторые исследователи глубокого обучения не найдут способ справиться с этим с помощью глубокого обучения.

Итак, я описал самые интересные элементы, которые я выявил за три дня посещения ярмарки, а также я рад упомянуть некоторые исследовательские институты, деятельность которых мне показалась интересной, такие как немецкий Fraunhofer IPA, австрийский AIT, французский CEA. и швейцарский CSEM. Конечно, было представлено множество других идей и тем, и многие другие организации приняли участие в VISION 2016, но я не буду подробно описывать их все. Пожалуйста, если у вас есть какое-либо другое ключевое слово, подходящее к моему списку, я буду рад получить ваши предложения: не стесняйтесь обращаться ко мне по адресу [email protected] и через Личное сообщение Linkedin.