Автоматическая интерпретация воздушных изображений: от геометрического выравнивания до семантической сегментации и признания категорий предметов
Домен Computer Vision изучает развитие компьютерных методов и систем, способных интеллектуально воспринимать мир изображений и видеозаписей, как можно ближе к человеческому восприятию. И хотя это относительно новая область в рамках Искусственного сознания и роботизации, в настоящее время она привлекает возрастающее внимание со стороны научных исследований, а также в смысле технологического и промышленного развития. Недавние успехи достигнуты благодаря как развитию эффективных алгоритмов автоматического обучения и получения выводов, но так же значительному росту способности расчёта и сохранения данных.
Следуя нынешним тенденциям, мы ставим перед собой задачу развития таких систем интеллектуального видения, которые смогут действовать в тесной связи с различными областями роботизации, такими как сфера независимых воздушных аппаратов. Мы нацелены как на разработку высокотехнологичных прототипов в научных исследованиях, так и на создание технологических систем с непосредственным практическим применением. Таким образом, мы попытаемся открыть новые аспекты, происходящие от связи глаз – зрение – мышление, и попытаемся развить компьютерные системы, способные прокручивать такой сложный познавательный процесс.
Программа адресована студентам и магистрантам, которых привлекают новые области науки, изучение сложных алгоритмов, делающих возможными связи, необходимые для автоматической интерпретации изображений и видеозаписей. В рамках этой программы, мы планируем создание команды студентов и инженеров, которые будут решать задачу визуальной автоматической интерпретации воздушных сцен снятых на видео или фото, преследуя трем дополнительным линиям:
1) Идентификация соответствий и общих зон нескольких изображений или видеокадров, а также их последующее геометрическое построение.
2) Семантическая сегментация изображений – разделение изображений на зоны, принадлежащие определённым категориям (напр. жилые районы, леса, парки, дороги, сельскохозяйственные районы, озёра, реки).
3) Обнаружение и узнавание различных категорий предметов (напр. дома, машины). Мы хотим установить то, как взаимодействуют эти категории предметов и районов на уровне контекстной интерпретации, для более эффективного толкования и обнаружения.
Координатор программы: доц. Проф. Мариус Леордяну
Наша цель
Наша цель состоит в создании алгоритмических решений а также способов быстрого и точного внедрения. В этом смысле мы концентрируемся на средний уровень интерпретации по геометрическому построению, включая идентификацию соответствий между характеристиками изображений отрывков изучаемых воздушных видеоклипов. Мы создадим алгоритмы, которые будут автоматически выстраивать сцены, и будут создавать паромные виды изображений, из которых будет следовать единая воздушная карта, составляемая из множества кадров. В этом смысле мы примем в расчёт также определение поля движения между последовательными кадрами.
К тому же мы будем стремиться развивать автоматические методы обучения, классификации и обнаружения различных видов зон, предметов и их контекстных отношений (напр.: городские, сельские районы, сельскохозяйственные регионы, горные регионы, люди, машины, дома, деревья), а также сегментацию этих регионов – точное определение на изображениях районов, ими занимаемых.
Как член рабочей группы этой исследовательской программы, можно будет:
- Изучать алгоритмы и новейшие технологии в областях Computer Vision, Machine Learning и Искусственного Интеллекта;
- Вовлекаться в научные исследования высочайшего уровня, имея возможность публиковать статьи, участвовать в престижных международных конференциях;
- Участвовать в разработке и внедрении роботизированных систем, наделённых искусственным зрением в ведущей технологической области, с реальным потенциалом изменить в лучшую сторону жизнь людей;
- Активное вовлечение в развитие исследований и технологии в Румынии;
- В долгосрочной перспективе есть возможность вести работу над докторской диссертацией в областях как Computer Vision, Автоматическое обучение и роботизация.
Если вы хотите подать заявку на место в этой программе, помимо необходимых технических знаний, нужно также реальное стремление к исследовательской сфере и желание углублять знания:
- Серьёзные знания в сфере программирования, структур данных и алгоритмов. Знание языков C++ и Matlab является преимуществом.
- Хорошее знание математики, в особенности линейной алгебре, геометрии, вероятности и статистики.
- Предыдущий опыт в исследованиях, а также изучение на уровне ВУЗа областей Computer Vision, Автоматическое обучение (Machine Learning), Искусственный Интеллект и Роботизация, представляют большое преимущество.
Для того, чтобы вступить в программу, необходимо пройти следующие этапы:
- Выслать заявку;
- Пройти собеседование с нашей командой HR;
- Пройти тест на логику и технический тест;
- Пройти собеседование со специалистом в интересующей области;
- Интеграция в команду.