Осенью 2007 года я разработал оригинальный алгоритм распознавания образов,
который я назвал "Ассоциативная видео память" (AVM). Алгоритм AVM использует принцип многоуровневой декомпозиции матриц распознавания, устойчив к шумам камеры,
хорошо масштабируется, просто и быстро обучается, показывает приемлемое быстродействие на больших разрешениях
входного видео (960x720 и больше). Алгоритм работает с полутоновыми (черно-белыми) изображениями.
Конечно, у моего алгоритма есть свои достоинства и недостатки (над которыми я продолжаю работать),
есть и другие алгоритмы распознавания (мой не единственный), к тому же для меня это пока что всего лишь хобби.
Моя мечта - научить машину видеть реальный мир, и кто знает, может эта мечта не такая уже и фантастическая...
Собственно, новости по моему проекту на данный момент такие:
Сейчас работаю с "Робофорумом":
"Автономная навигация робота"
"Использование Navigator Tool Kit"
По использованию AVM в робототехнике, пока что два успешных эксперимента:
1. Преследование роботом маркера (картинка, на которой изображена стрелка и текст "Иди сюда").
Робот распознаёт маркер, и если маркер слишком далеко, то подъезжает поближе, а если слишком близко,
то откатывается назад.
Демонстрационный ролик
2. Автономная навигация робота из одной комнаты в другую и обратно. Описание:
Устанавливаем робота в контрольной точке №2 и даём указание следовать в точку №1. Робот начинает
осматриваться по сторонам, и когда видит визуальные ориентиры "ворота", которые соответствуют маршруту №1,
начинает двигаться по коридору из "ворот" до контрольной точки №1. В контрольной точке №1 робот останавливается.
Тогда роботу даётся указание следовать в контрольную точку №2, робот опять начинает осматриваться,
находит ворота соответствующие маршруту №2 и возвращается обратно в точку №2.
Демонстрационный ролик
Технология AVM – коммерческий проект, но Вы можете использовать AVM SDK абсолютно бесплатно в ваших некоммерческих проектах.
Чем может быть полезен для вас алгоритм AVM?
- Вы можете использовать AVM для отработки ваших собственных гипотез в области автономной навигации робота, основанной на визуальных ориентирах. И если эффективное решение в области навигации будет достигнуто, то далее будет возможным либо разработать ваш собственный алгоритм распознавания, и заменить AVM в финальном проекте, или использовать коммерческую версию алгоритма AVM.
- Вы можете использовать алгоритм AVM для сравнительных тестов по качеству распознавания при разработке собственного (вашего) алгоритма распознавания.
Возможно я не корректно ответил на вопрос...
