Технология

Основная цель данного проекта - это исследование и разработка научно-технических решений, направленных на создание промышленного, конкурентоспособного на мировом рынке программного обеспечения для решения прикладных задач обработки изображений и потоковых данных, включая данные сенсоров, работающих вне видимого диапазона, для задач автоматического формирования модельного описания новых объектов и распознавания образов, позволяющего существенно расширить функционал систем безопасности и технического зрения в совокупности с расширением диапазона рабочих условий.

В рамках проекта разработаны:

  • Методы распараллеливания алгоритмов самообучения для автоматического формирования модельного описания новых объектов и распознавания образов на современных центральных и графических процессорах;
  • Алгоритмы обработки изображений и потоковых данных, включая данные сенсоров, работающих вне видимого диапазона, для задач автоматического формирования модельного описания новых объектов и распознавания образов, включая:
  • Алгоритм предварительной обработки потоковых двумерных данных, полученных с оптических сенсоров разных частотных диапазонов;
  • Алгоритм предварительной обработки потоковых трехмерных данных, полученных с трехмерных сенсоров (светолокационных или инфракрасных);
  • Алгоритм комплексирования данных сенсоров видимого диапазона света с данными полученными от сенсоров иной природы (светолокационных или инфракрасных);
  • Алгоритм обнаружения объектов заданных классов в потоках двумерных и трехмерных данных с применением методов слияния информации;
  • Алгоритм классификации объектов заданных классов в двумерных и трехмерных данных с применением методов слияния информации;
  • Алгоритм структурирования потоковых данных.

 

С целью проведения экспериментальных исследований также создан экспериментальный образец программного комплекса обработки изображений и потоковых данных, реализующий разработанные алгоритмы.

  1. Основной модуль, в котором определены основные структуры данных и функции, используемые другими модулями.
  2. Модуль обработки двумерных и трехмерных потоковых данных, поддерживающий линейную и нелинейную фильтрацию, геометрические преобразования, преобразования цветовых пространств.
  3. Модуль алгоритмов машинного обучения, решающий задачи обучения с учителем и без учителя, кластеризации данных, графических моделей, глубинного обучения.
  4. Модуль описания характерных пространственно-временных особенностей обрабатываемых потоковых данных.
  5. Модуль обнаружения и классификации объектов.
  6. Модуль алгоритмов обработки трехмерной информации.
  7. Модуль аппаратного ускорения вычислений функций, требующих долговременных расчетов, поддерживающий следующие способы оптимизации вычислений:
  • распараллеливание операций на многоядерных системах вычислений;
  • распараллеливание операций на кластерных системах вычислений;
  • распараллеливание операций на гибридных кластерных системах на основе графических вычислительных процессоров.