Результаты применения VR в процессе подготовки к зимней Олимпиаде в 2014

---

Возможность:

• 3D-проектирование;

• интеграция трехмерной модели с данными из других систем эксплуатанта;

• отображение данных и характеристик объектов;

• возможность просмотра объектов «изнутри»;

• расстановка и изменение расположения объектов;

• создание любых маркетинговых материалов;

• одновременная работа множества пользователей;

• удаленный доступ;

• разграничение прав доступа и разделение работы на участки;

• возможность совместного просмотра;

• учет всех вносимых изменений в режиме реального времени;

• доступ ко всем версиям проекта;

• визуализация пользовательских примечаний к объектам;

• онлайн-взаимодействие подразделений;

• формирование отчетности;

• расстановка людей на объектах;

• возможность перемещаться по объектам;

• возможность взаимодействия персонажей с объектами, выполнения специфических действий

Результат:

• Создание модели, объединяющей архитектурно-планировочные, конструктивные и инженерные решения с отражением всех технико-экономических показателей;

• выявление недостатков объектов уже на этапе проектирования;

• проверка эксплуатационных гипотез задолго до физического воплощения объекта строительства;

• составление смет каждого объекта;

• проработка сооружений, территорий и инфраструктуры «под ключ»;

• проработка спонсорских программ;

• отсутствие необходимости физического присутствия всех сотрудников на объекте, на одной территории;

• демонстрация коллегам, партнерам, инвесторам и другим заинтересованным людям объектов;

• отчетность перед лицами, принимающими решение;

• взаимодействие в рамках единой модели без потери конфиденциальности информации по каждому объекту;

• обучение обслуживающего персонала и волонтеров (проработка маршрутов);

• тренировки специального персонала (охрана и безопасность), отработка действий во время определенных ситуаций;

• изучение территории, расположения и внутреннего устройства объектов

Эффект:

• Сокращение количества ошибок;

• сокращение продолжительности планирования и создания (доработки) объектов;

• экономия издержек на физическое моделирование (макеты);

---

• сокращение продолжительности и стоимости поиска оптимальных конструкторских и дизайнерских решений на всех этапах подготовки к Играм;

• экономия затрат на персонал (субподрядчиков, проектировщиков, рабочих, маркетологов, обучающий и управляющий персонал);

• экономия времени и затрат на приобретение и расстановку объектов;

• упрощение и удешевление коммуникаций между всеми участниками проекта (подрядчиками, спонсорами, организаторами, работниками служб, волонтерами и т.д.);

• упрощение и удешевление отчетности;

• привлечение дополнительных инвестиций;

• убыстрение взаимодействия между работниками подразделений;

• возможность проведения обучения и тренировок в привязке к определенным локациям до момента сдачи объектов в эксплуатацию;

• сокращение времени обучения и инструктажа;

• сокращение затрат на элементы и расходные материалы, необходимые в обучении;

• сокращение затрат на обучающий персонал


Лекция №8

Основные принципы, понятия и применение компьютерного зрения. Технологическое и программное обеспечение для реализации компьютерного зрения

Основы компьютерного зрения

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV), в том числе машинное зрение (Machine Vision, MV) – это автоматическая фиксация и обработка изображений, как неподвижных, так и движущихся объектов при помощи компьютерных средств. В России также используется термин «техническое зрение».

Первые попытки заставить компьютер «видеть» относятся к началу 60-х годов 20 века. Однако лишь в последние годы в связи с повышением вычислительных мощностей и быстродействия процессоров, объёмов памяти, повышением разрешающей способности и других параметров камер, развитием полосы пропускания каналов связи, а также с появлением таких технологий, как машинное и глубокое обучение (Machine/Deep Learning), искусственный интеллект AI (Artificial Intelligence) технологии CV/MV стали находить все больше применений в различных отраслях индустрии и повседневной жизни людей.

В последние годы CV стало активно использоваться в промышленности, в т.ч. в таких отраслях, как автомобилестроение, пищевая промышленность, фармацевтика, производство микроэлектронных изделий и многих других.

Например, в автомобилестроении применяют системы CV, чтобы считывать маркировку компонентов при сборке на конвейере. Компьютерное зрение также используется для повышения качества, в частности, для осмотра, калибровки, проверки размеров, зазоров, расстояний, а также для выравнивания деталей на линиях сборки автомобилей.

---

В производстве пищевой продукции системы CV могут проверять, все ли ингредиенты указаны на упаковке товара, особенно те, которые могут содержать аллергические вещества.

Фармацевтика подразумевает высокую ответственность за обеспечение безопасности, поэтому необходимо надёжно отслеживать все компоненты состава и качество готовой продукции.

При изготовлении микросхем и электронных компонентов CV используют в чистых помещениях для контроля размещения кремниевых пластин, маркировки и положения чипа интегральных схем и других элементов.

Сегодня компьютерное зрение широко применяется для многих компонентов цифровой экономики:

• 
  «Умный город» (Smart City),
  
• 
  Интеллектуальные транспортные системы ИТС (Intelligent Transportation System),
  
• 
  Автономные автомобили (Driverless Car) и системы помощи водителю ADAS (Advanced driver-assistance systems),
  
• 
  Беспилотные летательные аппараты (в т.ч. дроны),
  
• 
  Высокотехнологичное сельское хозяйство (Smart Agriculture),
  
• 
  Электронная медицина (eHealth)
  
• 
  Системы военного применения,
  
• 
  Аддитивное производство (3D-printing)
  
• 
  и во многих других. Причём, постоянно появляются всё новые области и сценарии применения CV.
  

Сегодняшнее развитие систем CV пока далеко от реализации всех его возможностей. Однако эта отрасль быстро развивается и диапазон его применений быстро ширится.

«Компьютерное зрение» («машинное зрение», техническое зрение») часто путают с видеоаналитикой. Однако, эти понятия неравнозначны. Можно сказать, что видеоаналитика является составной частью компьютерного зрения в части анализа изображения.

Компьютерное зрение (Computer Vision) – это технология (а также область исследований) по автоматизации понимания того, что мы видим в окружающем мире.

Видеоаналитика (VCA, Video Content Analysis) – это частные приложения компьютерного зрения, которые извлекают информацию и знания из видеоконтента, то есть дают ответы на вопросы:

• 
  Кто: распознавание и идентификация людей;
  
• 
  Что: объекты, действия, события, поведение, взаимоотношения;
  
• 
  Где: геолокация, пространственная (3D) и планарная (2D) локация;
  
• 
  Когда: маркировка даты и времени, сезона.
  
• 
  Три основных типа приложений видеоаналитики:
  
• 
  Ретроспектива: что уже случилось, т.е. управление архивами видеозаписей, поиск, сортировка, получение юридических доказательств;
  
• 
  Настоящий момент: что происходит сейчас, т.е. контроль ситуации, получение предупреждений в реальном времени, кодирование, компрессия видеопотока;
  
• 
  Взгляд в будущее: что может или скорее всего произойдёт, т.е. предсказания на основе событий прошлого и настоящего, прогнозирование событий или активности, детектирование намечающихся аномалий.
  

---

Задачи CV

Задачи CV заключаются, главным образом, в получении полезной информации (insight) из фото- или видеоизображений. Наиболее употребительными задачами CV могут быть:

• 
  Задачи калибровки камер и оптических систем, как состоящих из одной камеры, так и набора камер
  
• 
  Задачи определения движения по изображениям
  
• 
  Задачи определения препятствий по ходу движения
  
• 
  В 3D-облаке по стереокамере или набору камер
  
• 
  По одной камере за счёт движения
  
• 
  Задачи распознавания объектов на сцене
  
• 
  Задачи пространственной реконструкции сцены
  
• 
  Задачи локализации изображения в заранее известной сцене
  
• 
  Задачи анализа отличия в наборе изображений
  

Технологии

В общем случае, системы CV состоят из фото- или видеокамеры, а также компьютера, на котором работают программы обработки и анализа изображений.

Если программное обеспечение по обработке изображения расположено непосредственно в камере, такая камера называется «смарт-камерой». ПО может также работать на удалённом компьютере или компьютерах, или выполняться в облаке по модели SaaS (Software as a Service).



Системы компьютерного зрения включают следующие основные компоненты:

• 
  подсветку объекта (не всегда требуется) и оптику (линзы и объективы)
  
• 
  сенсорную матрицу для проецирования изображения
  
• 
  системы обработки изображения, полученного с матрицы.
  

В необходимых случаях, например, внутри помещений, когда свет можно контролировать, может подсвечиваться часть объекта, которую необходимо инспектировать, так, чтобы нужные характеристики объекта были заметными для камеры.

Оптическая система проецирует полученное изображение в форме видимого или невидимого человеческим глазом спектра на сенсорную матрицу. Сенсорная матрица камеры преобразует изображение в цифровой образ, который затем посылается в процессор для анализа.

В большинстве случаев системы CV предназначены для работы в естественном освещении. Кроме того, системы CV могут работать в диапазонах, невидимых для человеческого глаза.

Д ля работы в условиях недостаточного освещения могут использоваться камеры с подсветкой, в которых кольцевой источник света обеспечивает яркое равномерное освещение объекта, когда необходимо высветить фактуру материала, мелкие детали и пр. Также освещение помогает избавиться от бликов, засветки объекта, используется в сложных условиях, например, в тумане. Такой интегрированный источник не даёт затенения и обеспечивает ровное освещение матовых поверхностей. Сенсорная матрица располагается в камере и предназначена для фиксации изображения соответствующим образом освещённого объекта. Обычно сенсорные матрицы строятся на основе полупроводниковых приборов с зарядовой связью ПЗС, CCD (charge coupled device), либо может быть использована комплементарная технология «металл-окисел-полупроводник» КМОП, или CMOS (complementary metal oxide semiconductor).

---

Смотрите также файлы

• Период 19531964 относится к хрущёвской "оттепели".docx

• Стоит ли мыть автомобиль зимой.docx

• Центральноазиатский инновационный университет.doc

• Кафедра Ажт зертханалы Жмыс 1 Апараттыкоммуникациялы технологиялар пні.docx

• Административноправовой режим охраняемых объектов.docx