Cognitive transport video systems
Authors: Фахми Ш.С. , Малыгин И.Г. , Егоршев С.М. , Крылов Ю.Е. 
Published: February 2021

Цель развития систем искусственного интеллекта заключается в создании человекоподобного робота со способностями мыслить и принимать решения. Исследования в области компьютерного зрения начались в 1960-х годах. Ограничения в вычислительных ресурсах, отсутствие элементной базы с программируемой логикой и высокая стоимость проектов, выраженная в единицах числа вентилей, не позволяли, на первых этапах, использовать искусственный интеллект при решении задач обработки видеоинформации с наличием шума и помех. В последние десятилетия развитие методов машинного обучения способствовало заметному прогрессу в создании систем технического зрения на основе технологии «система на кристалле». Однако, большинство прикладных программ опираются на чисто восходящие методы проектирования (снизу вверх), не подающиеся обобщению и требующие большие объёмы данных. В данной работе проведен анализ знаний, основанных на результатах тестирования новых методов и технологий, связанных с системами компьютерного зрения за последние десять лет. Показано, что для создания когнитивных систем необходимо использование явных знаний, способствующих улучшению эффективности систем распознавания образов. Интеграция точных знаний с видеоинформацией позволяет получить современные приложения для обучения с использованием визуальных данных, с применением методов «снизу вверх» и «сверху вниз» (аналогичного механизму человеческого зрения). Рассмотрены важные этапы построения когнитивных видеосистем, включающие: сегментацию изображений, алгоритмы нахождения и структуризации характерных точек, принцип доминанты и выделение контуров объектов изображений.

The goal for developing artificial intelligence systems is to create a humanoid robot with the ability to think and make decisions. Research in computer vision has started in 1960s. Limitations in computing resources, the lack of an element base with programmable logic and the high cost of projects, expressed in units of the number of gates, did not allow, at the first stages, using artificial intelligence when solving problems of processing video information with the presence of noise and interference. In recent decades, the development of machine learning methods has contributed to significant progress in the creation of vision systems based on the system-on-chip technology. However, most software applications rely on purely bottom-up design methods (bottom-up) that cannot be generalized and require large amounts of data. This paper analyzes the knowledge based on the results of testing new methods and technologies associated with computer vision systems over the past ten years. It is shown that to create cognitive systems, it is necessary to use explicit knowledge that improves the efficiency of pattern recognition systems. Integration of accurate knowledge with video information allows getting modern applications for training using visual data, using the methods "bottom-up" and "top-down" (similar to the mechanism of human vision). The essential stages of building cognitive video systems are considered, including: image segmentation, algorithms for finding and structuring characteristic points, the principle of dominant and selection of contours of image objects.