Новости
Все новости...
User Menu
Задать вопрос

Ваше имя:

Ваш емайл:

Тема:

Сообщение:

verification image, type it in the box
Код вписать ниже:
Новости
Американцы создали ПО, которое может преобразовывать фотоснимки в трехмерные модели

Принцип работы Make3d сводится к тщательному анализу изображения и извлечению информации о взаимном расположении объектов, их ориентации в пространстве и так далее. 3D-модели можно просматривать с различных точек и в различных направлениях.

Американские ученые из Стэндфордского университета создали весьма необычную компьютерную программу, способную создавать трехмерные модели участков пространства на основе информации, извлеченной из двумерных фотографий.

Новая система получила название Make3d, в ее разработке принимали участие доцент компьютерных наук Эндрю Энджи и докторант Ашутош Саксена. Принцип работы Make3d сводится к тщательному анализу изображения и извлечению информации о взаимном расположении объектов, их ориентации в пространстве и так далее.

В ходе анализа снимок разбивается на так называемые «суперпиксели» - небольшие участки с одинаковыми характеристиками (цветовой гаммой, яркостью и пр.). Далее посредством специальных алгоритмов «суперпиксели» сравниваются со своими соседями, что позволяет сделать вывод о том, насколько далеко объекты находятся от зрителя и как они расположены по отношению друг к другу.

Система Make3d способна формировать 3D-модели, которые можно просматривать с различных точек и в различных направлениях. Правда, исследователи признают, что работы над программой далеки от завершения. Сейчас Make3d лучше всего справляется с анализом ландшафтов и пейзажей, а вот преобразование в трехмерный вид объектов, снятых крупным планом, пока выглядит отнюдь не безупречно.

В перспективе система Make3d может найти применение в самых различных областях. Ее можно было бы использовать, например, для улучшения способности роботов ориентироваться в пространстве, повышения реалистичности трехмерных сцен в компьютерных и видеоиграх, расширения возможностей автоматизированных систем видеонаблюдения и так далее.

По информации «Компьюленты»

 
Павлин Технологии разработала автоматическую программу геометрической калибровки системы видеокамер

Представители рынка IT, как и просто интересующиеся данной отраслью специалисты, за последние 1-2 года наблюдают заметно возросший интерес к «интеллектуальным» информационным технологиям - так сказать, «думающему» программному обеспечению. Использование искусственных нейронных сетей для исполнения этой потребности рынка стало также уже обычным делом. Разработки на их основе применяются уже не только в традиционных бизнес-областях (для предсказания финансовых показателей, расчета эффективности проведения маркетинговых компаний, анализа большого количества данных), но и в совсем близких любому человеку сферах жизни, таких как медицина, обучение и даже политика. Фактически, нейронные сети нашли себе применение везде, где есть необходимость точного и интеллектуального прогнозирования или классификации больших объемов данных.

Первый зарубежный заказчик компании Павлин Технологии, специализирующейся на наукоемких, интеллектуальных проектах, пришел, как это обычно бывает, с достаточно нетривиальной проблемой. Один из ключевых элементов его деятельности - использование видеофрагментов съемки живых объектов и преобразование этого видео в компьютерную графику, то есть получение компьютерных моделей движущихся объектов (люди, машины, спортивные снаряды). Ввиду необходимости высокой точности результатов съемок, практически всегда осуществлялась калибровка видеокамер. Процессы ручной калибровки отработаны и дают необходимые результаты, но осуществимы, к сожалению, только не более чем на 3-4 видеокамерах одновременно, ввиду трудоемкости процесса и временным затратам. При необходимости использовать 24 камеры для исполнения более сложной задачи, о ручной калибровке и речи быть не может. Только процесс установки оборудования для произведения синхронизированных съемок занимал бы несколько дней, а дополнительная ручная обработка результатов и вовсе сделала бы процесс экономически невыгодным. Причем при случайном изменении места хотя бы одной камеры, пришлось бы начинать заново весь процесс съемки. Именно это и заставило клиента задуматься о возможной автоматизации некоторых существующих процессов.

Исследовав потенциальных исполнителей задачи и удостоверившись в возможности технической реализации задуманного, компания столкнулась с рядом проблем, типичных для наукоемких проектов: компетентные специалисты в данных научных областях редко имеют опыт исполнения коммерческих проектов и представляют себе, что такое «практичность», «сроки», «бюджет». Исследования рынка и рекомендации коллег привели заказчика в компанию «Павлин Технологии» (www.pawlin.ru). Это одна из немногих коммерческих компаний на сегодняшний момент в России, которая профессионально занимается нейросетевыми разработками и системами с искусственным интеллектом. Компания уже зарекомендовала себя на российском рынке и располагает опытом работы с иностранными заказчиками по реализации крупных инновационных проектов.

Программное обеспечение для поставленной задачи было реализовано на языке С++ на основе альфа-версии одного из продуктов компании Павлин Технологии – C++ библиотеки класса нейронных сетей типа “FeedForward” PWNLIB 2.0a, а также с применением библиотеки Intel OpenCV. Созданная интеллектуальная (автоматическая) программа геометрической калибровки системы видеокамер реализует автоматические функции, выполняемые на основе искусственных нейронных сетей и сопутствующих математических алгоритмов, а именно: с высокой точностью определяет позиции и углы направления камер относительно предмета наблюдения и относительно друг друга, а также коэффициенты сферических искажений изображений, вносимых оптикой камеры. Для этого в студии временно размещается специальная калибровочная панель. Все геометрическе и внутренние параметры системы определяются только путем анализа изображений этой панели, поступающих с установленных камер без каких либо линеек, рулеток, и т.п. - то есть все необходимые для получения точной информации функции максимально автоматизированы и предоставляют высокую точность измерений, необходимую для успешного применения системы видеокамер в проектах заказчика.

После испытания первых разработок, компании быстро достигли взаимовыгодных договоренностей о сотрудничестве, и был запущен ряд коммерческих проектов для исполнения поставленных задач. На данный момент идут переговоры о долгосрочном сотрудничестве и, возможно, дополнительном использовании новых разработок компании «Павлин Технологии» по улучшению качества видеофрагментов и распознаванию образов.

 
Японцы создали самый быстрый в мире векторный суперкомпьютер

Японская корпорация NEC объявила о выпуске самого быстрого в мире векторного суперкомпьютера, SX-9. Новинка демонстрирует пиковую производительность 839 TFLOPS. По словам компании, это составляет 102,4 GFLOPS в расчете на одно ядро, что является мировым рекордом производительности.

 

В основе суперкомпьютера – процессоры новой разработки, совместно использующие оперативную память, объем которой может составлять до 1 Тб, и сверхскоростная сеть внутренних соединений, данные по которой передаются со скоростью 128 Гбайт/с. Интересно, что превосходя всех своих предшественников по производительности, SX-9 примерно на три четверти компактнее их и потребляет на три четверти меньше энергии. Добиться такого результата помогло применение больших интегральных схем и высокой плотности компоновки.

В отличие от скалярных суперкомпьютеров, в которых используется большое количество процессоров общего назначения, векторные суперкомпьютеры оптимизированы для определенных классов задач и обработки значительных массивов данных. В частности, их преимущества заметны в тех областях, которые названы основными для SX-9: метеорологическое прогнозирование, гидродинамическое моделирование, моделирование материалов в интересах нанотехнологии и химии полимеров. Суперкомпьютер работает под управлением SUPER-UX – специализированной, UNIX-подобной системы, позволяющей раскрыть потенциал векторной архитектуры.

К настоящему моменту, компания уже поставила заказчикам более 1000 компьютеров серии SX, в которую вошла модель SX-9. Суперкомпьютер SX-9 будет показан публике в павильоне NEC на выставке Supercomputing 2007, которая пройдет в США с 10 по 16 ноября.

По материалам: NEC

Источник: iXBT.com

 
Нейросетевые технологии on-line: новый веб-сервис для улучшения качества зашумленных изображений

 

Известная своими наукоемкими проектами в области информационных технологий компания Pawlin Technologies в ближайшее время планирует представить рынку новую услугу – онлайновый сервис для обработки изображений плохого качества с помощью нейронных сетей.


Pawlin Technologies – IT-компания, специализирующаяся на системах с искусственным интеллектом (AI) и нейросетевых технологиях, а также имеющая разработки в таких областях, как распознавание образов, обработка данных и ускорение математических вычислений, в ближайшем будущем планирует представить рынку свой новый продукт – нейросетевой алгоритм для улучшения качества зашумленных изображений. Это инструмент будет доступен в формате веб-сервиса любому пользователю сети Интернет.
С проблемой повышения качества изображения сталкиваются не только специалисты, дизайнеры, корректоры, но и обычные пользователи, желающие получить увеличенные цифровые фотографии или их отдельные фрагменты, улучшить качество старых семейных фото или изображений, полученных с мобильных телефонов. Существующие на данный момент инструменты и сервисы обработки изображений зачастую сложны в использовании и требуют специальных навыков, и при этом результат их применения далеко не всегда удовлетворяет пользователя – пропадают четкость и резкость изображения, появляются ненужные элементы. Использование нейросетевого алгоритма компании Pawlin Technolodgies позволит улучшать изображения низкого качества, уменьшая количество шумов без потери четкости картинки.

То, что услуга будет предоставляться в виде веб-сервиса, несет в себе отдельные преимущества. Прежде всего, это ее доступность – любой пользователь сети Интернет без специальных знаний и навыков сможет в режиме реального времени обработать нужное изображение - поездка в фотолабораторию больше не потребуется. Достаточно будет обычным способом загрузить картинку на специальный веб-сервер, и далее пользователь получит несколько вариантов прошедшего обработку изображения, из которых он и выбирает наиболее подходящий. Также владельцы сервиса планируют максимально упростить способы оплаты пользования данной услугой – варианты расчетов посредством электронных денег или, например, смс-сообщениями сделают обращение к сервису действительно удобным и привлекательным – в перспективе проблема обработки некачественного изображения будет занимать всего несколько минут и не потребует никаких специальных навыков и умений.

 

«Основное поле деятельности нашей компании – нейросетевые технологии – сейчас чрезвычайно востребовано практически в каждой отрасли бизнеса, начиная от решения бытовых проблем и заканчивая авиацией и космической техникой. Именно это позволяет нам открывать и осваивать совершенно новые рынки, – так комментирует новую услугу компании генеральный директор Pawlin Technologies Павел Скрибцов. – Результаты применения нейронных сетей для обработки изображений нас очень вдохновили, и в ближайшее время мы собираемся расширять сферы применения этой технологии: зашумленные телевизионные сигналы, видеотелефония, работа с космическими изображениями и многое другое».

Открытие веб-портала и предоставление сервиса по обработке изображений в режиме «он-лайн» планируется в первой половине 2008 года, но уже сейчас компания Pawlin Technologies активно работает с корпоративными заказчиками, которым требуется обработка изображений низкого качества или недостаточного разрешения в промышленных масштабах – алгоритм персонально настраивается и дорабатывается под специфику задач компании.

 

В самое ближайшее время на сайте компании www.pawlin.ru будет размещена подробная информация о новой услуге и анонсирована дата запуска портала.

 
Доклад на конференции "Нейроматематика"

Наш представитель представил два доклада на конференции "Нейроматематика-2007", посвященные ускорению вычислений при помощи графических процессоров, а также программному продукту "Нейроматематика".

 
1-я Всероссийская конференция "Нейросетевые алгоритмы решения задач математической физики"

С 23 по 26 октября в Москве состоится 1-я Всероссийская конференция "Нейросетевые алгоритмы решения задач математической физики" "Нейроматематика" (Neuromatematika).
сайт конференции http://neuromatematika.ru/


Ее организаторами выступают: Российский фонд фундаментальных исследований; Российская секция общества по интеллектуальным вычислениям Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE CIS); Федеральное агентство по науке и инновациям; Министерство образования и науки РФ; Роспром; Московский физико-технический институт (государственный университет); ФГУП НИИ Автоматической аппаратуры им. академика В.С. Семенихина.

Основной целью конференции является развитие нового класса нейросетевых алгоритмов для решения уравнений математической физики в различной прикладной интерпретации (аэродинамика, гидродинамика, газодинамика, термодинамика, электродинамика и др.), которые являются основным двигателем развития современных супер-ЭВМ.

На конференции будет рассмотрена роль нейроматематики в решении математических задач повышенной сложности и задач, требующих резкого уменьшения времени решения.

Доклады на конференции показажут, как развитие нейросетевых алгоритмов решения уравнений математической физики будет инициировать новые направления аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в частности направлений программной эмуляции нейросетевых алгоритмов на классических кластерах и на кластерах из современных 2D-и 3D-рафических процессоров, реконфигурируемых вычислительных сред на базе ПЛИС большого объема с реализацией на них нейросетевых алгоритмов, векторных и клеточных нейрочипов и вычислительных систем на их основе.
На конференции предполагается обсуждение двух основных тематических направлений: разработка перспективных нейросетевых алгоритмов решения уравнений математической физики и разработка перспективных нейрокомпьютеров.
___
Существующие ссылки в новостях:
http://ict.edu.ru/news/conferences/1617/
http://www.fea.ru/modules.php?name=Conference&action=list_year&year=2007
http://www.rosprom.gov.ru/news.php?id=3915&fcat=2
http://pcweek.ru/?ID=630527

 
Заключен новый контракт на разработку системы обработки изображений

Павлин заключил новый контракт на разработку J2EE-системы обработки изображений. Условия конфиденциальности не позволяют разглашать подробности, однако мы поздравляем нашу комманду с новым заказчиком!

 
<< В начало < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 Следующая > В конец >>

Всего 49 - 60 из 66
 
Наши продукты
Sample Image NNGPULIB 1.0

Программный модуль ускорения расчета выхода многослойных нейронных сетей прямого распространения сигнала с применением графического процессора. Подробнее...

Sample Image PWNLIB 1.0

С++ Библиотека класса нейронных сетей типа “FeedForward”.

Подробнее...

Наши услуги

Распознавание и классификация

Способ распознавания и систематизации объектов с использованием нейронных сетей при на данный момент считается максимально эффективным.
Подробнее...

Системы контроля доступа

С 2009 г. посредством нашего партнера, компании УП "Техноэксклюзив" , Павлин Техно предлагает эффективные системы контроля доступа и учета рабочего времени для системных интеграторов и компаний-установщиков.
Подробнее...

Автоматизация и интеллектуальные системы

Услуге автоматизации производства и разработке интеллектуальных роботизированных систем: разработка стратегии автоматизации для Вашего предприятия, создание и внедрение разработанного по индивидуальному сценарию программного обеспечения с интеллектуальными компонентами.
Подробнее...

Программная реализация

Создание интеллектуального программного обеспечения на заказ, которое будет решать задачи именно Вашего бизнеса: начиная с выявления и формулировки задач, стоящих перед будущей программой и заканчивая обучением сотрудников, которые будут работать с ней.
Подробнее...

Вычислительные алгоритмы

Анализ ситуации, разработка математической модели, построение соответствующего вычислительного алгоритма, его тестирование и адаптация к архитектуре будущей системы, дальнейшая разработка программы для использования алгоритма.
Подробнее...
Все услуи »
Опрос
Скажите, пожалуйста, кто Вы, и почему Вы интересуетесь вопросами нейросетевых технологий и AI?