Программа - 2017

Широкие возможности камер машинного зрения, компьютерных и коммуникационных технологий позволяют создавать системы все более высокого потребительского уровня. Наряду с увеличением разрешения, повышением чувствительности и скорости цифровых камер, мы наблюдаем быстрое снижение стоимости, габаритов и потребления всего оборудования для захвата и обработки изображений, что расширяет традиционные и открывает новые области применения технологий машинного зрения в первую очередь в виде встраиваемых систем.

Мы расскажем о существующих и разрабатываемых ведущими производителями экосистемах для захвата и обработки изображений на базе технологий FPGA, GPU, ISP, DSP, VPU, - обсудим производительность, преимущества и ограничения в использовании различных архитектур и их комбинаций для реализации, как традиционных алгоритмов, так и нейронных сетей. Будут затронуты вопросы выбора интерфейса передачи данных, вычислительных средств для различных задач обработки изображений и нейронных сетей.

При разработке решений в области встраиваемых систем машинного зрения необходимо принять во внимание три основных фактора: цену ПК/одноплатного компьютера, стоимость камеры вместе с аксессуарами и затраты на разработку программного комплекса непосредственно для приложения. Эта сессия наглядно покажет важность хорошего, простого в использовании SDK для снижения стоимости разработки программного комплекса. Будут показаны уникальные особенности программного комплекса от Basler Pylon 5 в сравнении с конкурентными продуктами. Помимо этого, будет представлен анализ различных ARM плат, а также идеи для решений, основанных на встраиваемых системах машинного зрения.

PCIe как основной интерфейс для встроенных систем машинного зрения и многокамерных систем. Экосистема производителей камер - сенсоры, камеры, системы. Цели, технологии и технологические ограничения, интерфейсы передачи данных.

Требования к нинтерфейсам:
- минимизация задержки, потребления энергии, нагрузки на процессор;
- высокая полоса пропускания, множество форматов и изображений, синхронизация;
- уменьшение времени выхода на рынок, простота интеграции.

Сравнение интерфейсов. Преимущества, недостатки и ограничения различных решений.
Примеры имплементации, системы.
Место и перспективы развития технологии PCIe.

Sony – мировой лидер в разработке и производстве ПЗС- и КМОП-матриц, ведущий поставщик матриц для промышленных телекамер. Компания Sony также известна своими собственными видеокамерами любительского уровня, профессионального и промышленного применения.

В моем докладе я покажу, какого уникального результата можно достичь благодаря разработке и компонентов (матриц), и продукта в целом (камер) одним производителем. В качестве примера рассмотрим новую серию GS CMOS-камер Sony для промышленного применения.

Мое выступление особенно заинтересует разработчиков систем машинного зрения, тех специалистов, которые ищут новые подходы и технологии, чтобы повысить качество получаемого изображения в промышленных условиях.

Камера – это больше чем матрица. Я раскрою ноу-хау промышленных камер Sony, чтобы интеграторы и клиенты смогли использовать это оборудование в интересах своего бизнеса.

* Развитие технологий распознавания образов
* Архитектурные особенности систем распознавания образов
* Распознавания образов в СКУД
* Распознавания образов в ритейле
* Распознавание образов на производстве
* Автоматизированное дешифрирование снимков

- плюсы и минусы глубоких нейронных сетей
- биометрия по лицу - рывок в качестве распознавания
- новое поколение систем видеоаналитики - распознавание объектов вместо анализа фона
- автоматическое обеспечение безопасности на производстве - контроль соблюдения техники безопасности
- анализ больших данных в задачах промышленности
- глубокие нейронные сети: возможно ли портирование во встраиваемые решения?
- анализ современных мобильных нейропроцессоров: их архитектура, плюсы и минусы
- возможность встраивания текущих решений на базе глубоких нейронных сетей

- Опыт применения камер и объективов машинного зрения в устройствах дорожной фотовидеофиксации
- Ключевые параметры оптических сенсоров для целей уличной фотовидеофиксации
- Особенности программной интеграции камер машинного зрения
- Особенности аппаратной интеграции камер машинного зрения
- Сравнение камер машинного зрения с камерами видеонаблюдения
- Перспективы роста проникновения камер и объективов машинного зрения в сегмент дорожного контроля

В настоящее время активно разрабатываются алгоритмы машинного зрения с целью снятия биометрической информации. Помимо распознавания и идентификации лиц и радужки глаза ведутся разработки по оценке психоэмоционального состояния человека. Результаты данных работ особенно важны там, где высока доля возможного ущерба от человеческого фактора.