Tasvir segmentatsiyasining ilovalari

|
Tasvir segmentatsiyasining ilovalari
|
bet | 6/6 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 2,19 Mb. | | #246282 |
Bog'liq Shaxzod 03
Tasvir segmentatsiyasi sun'iy ko'rishda muhim qadamdir. Segmentga xos ishlov berish uchun mashinalar vizual ma'lumotlarni segmentlarga bo'lishlari kerak .
Shunday qilib, tasvir segmentatsiyasi robototexnika, tibbiy tasvirlash, avtonom transport vositalari va intellektual video tahlili kabi mashhur sohalarda o'z yo'lini topadi.
Ushbu ilovalarga qo'shimcha ravishda, tasvir segmentatsiyasi yo'llarni, binolarni va daraxtlarni ajratish uchun havodan tasvirlarda sun'iy yo'ldoshlar tomonidan ham qo'llaniladi.
Bu erda tasvir segmentatsiyasining real dunyoda qo'llaniladigan eng mashhur holatlaridan bir nechtasi keltirilgan.
Robototexnika (Machine Vision)
Tasvir segmentatsiyasi ob'ektlarni harakat yo'lida ko'rsatish orqali mashinani idrok etish va harakatlanishga yordam beradi, ularga yo'llarni samarali o'zgartirish va atrof-muhit kontekstini tushunish imkonini beradi.
Harakatlanishdan tashqari, tasvirlarni segmentatsiyalash mashinalarga ular bilan ishlayotgan ob'ektlarni ajratishga yordam beradi va ularga faqat ko'rishni havola sifatida ishlatib, haqiqiy dunyo ob'ektlari bilan o'zaro ta'sir qilish imkonini beradi. Bu mashinani deyarli hamma joyda juda ko'p cheklovlarsiz foydali bo'lishiga imkon beradi.
Robotik ushlash uchun misol segmentatsiyasi
Qayta ishlash ob'ektini tanlash
Avtonom navigatsiya va SLAM
Tibbiy tasvir
Tibbiy tasvirlash - bu oddiy vizual ma'lumotlar va biomedikal skanerlar shaklida vizual ma'lumotlardan kasalliklarni tashxislashga qaratilgan kompyuter ko'rishning muhim sohasi.
Segmentatsiya tibbiy tasvirlashda muhim rol o'ynaydi, chunki u shifokorlarga tasvirlardagi mumkin bo'lgan xavfli xususiyatlarni tez va aniq aniqlashga yordam beradi.
Tasvirlarni segmentatsiyalash yordamida kasalliklar tashxisini nafaqat tezlashtirish, balki arzonlashtirish ham mumkin, bu esa butun dunyo bo'ylab minglab odamlarga foyda keltiradi.
"n-kanal" ikkilik formatidagi model chiqishi, shuningdek, bashoratlarning ikki o'lchovli bir issiq kodlangan tasviri sifatida ham tanilgan.
Segmentatsiyani amalga oshiradigan neyron tarmoqlar odatda kodlovchi-dekoder tuzilmasidan foydalanadi, bu erda kodlovchidan keyin darboğaz va dekoder yoki to'g'ridan-to'g'ri darboğazdan (FCNda bo'lgani kabi) yuqori namunaviy qatlamlar keladi.
Konvolyutsion kodlovchi-dekoder arxitekturasi
Semantik segmentatsiya uchun kodlovchi dekoder arxitekturalari 2015 yilda SegNet (Badrinarayanan et. a. tomonidan) kabi ishlarning boshlanishi bilan mashhur bo'ldi .
SegNet ma'lumotni bo'g'ozga siqib chiqarish va kirishning tasvirini shakllantirish uchun konvolyutsion va quyi namunaviy bloklarning kombinatsiyasidan foydalanishni taklif qiladi. Keyin dekoder kirishdagi hududlarni ajratib ko'rsatadigan va ularni o'z sinflari ostida guruhlaydigan segment xaritasini yaratish uchun kirish ma'lumotlarini qayta tiklaydi.
Aqlli shaharlar
Aqlli shaharlarda ko'pincha piyodalar, yo'l harakati va jinoyatlarni real vaqt rejimida kuzatish uchun CCTV kameralari mavjud. Ushbu monitoringni tasvirni segmentatsiyalash yordamida osongina avtomatlashtirish mumkin.
Sun'iy intellektga asoslangan monitoring yordamida jinoyatlar haqida tezroq xabar berish, yo'l-transport hodisalarini tez yordam mashinalari orqali kuzatib borish va tezlikni oshiruvchi mashinalarni osongina ushlab turish va jazolash mumkin.
Tasvirlarni segmentatsiyalash va sun'iy intellektga asoslangan monitoringdan foydalanish odamlarning turmush tarzini yaxshilashi mumkin.
O'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillar
O'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillar tasvir segmentatsiyasining eng katta ilovalaridan biri bo'lib, unga ko'p jihatdan qarab marshrutlar va harakatni rejalashtirish.
Semantik va misol segmentatsiyasi ushbu transport vositalariga yo'l naqshlari va boshqa transport vositalarini aniqlashga yordam beradi va shu bilan muammosiz va silliq haydash imkonini beradi.
Haydash mumkin bo'lgan sirt semantik segmentatsiyasi
Avtomobil va piyodalar namunalarini segmentatsiyalash
Avtomobil ichidagi ob'ektni aniqlash (yo'lovchilar qoldirgan narsalar)
Chuqurlarni aniqlash va segmentlash
Xulosa.
Tasvirni segmentlash texnikasini tanlash tasvirlarni o‘ziga xos xususiyatlari vadastur talablariga bog‘liqdir. Shuning uchun mazkur ishda tasvirni segmentlash algoritmlari
tadqiq qilindi va quyidagi natijalar xulosa sifatida olindi:
Foydalanilgan adabiyotlar:
https://www.v7labs.com/blog/image-segmentation-guide
https://inlibrary.uz/index.php/new-uzbekistan/article/view/32152
|
| |