Искусственный интеллект

Машинное обучение

Компьютерная графика

36 страниц

8 месяцев назад

58 просмотров

Виды и классификации машинного зрения

Содержание

Глава 1. Введение в машинное зрение
1.1 Определение машинного зрения
1.2 История развития машинного зрения
1.3 Значение машинного зрения в современном мире
Глава 2. Основные концепции машинного зрения
2.1 Принципы работы алгоритмов машинного зрения
2.2 Классификация изображений

Глава 3. Классификации машинного зрения

3.1 Классификация по методам обработки

3.2 Классификация по областям применения

Глава 4. Применение машинного зрения

4.1 Применение в промышленности

4.2 Применение в медицине

4.3 Применение в автомобилестроении

Введение

Машинное зрение — это область искусственного интеллекта, которая обучает машины интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира, как это делает человек. Эта тема представляет собой важный аспект в современном мире технологий, так как машинное зрение находит применение в различных сферах, таких как промышленность, медицина, автомобилестроение и исследование окружающей среды. Понимание видов и классификаций машинного зрения позволяет оценить его возможности и ограничения, а также выбрать наиболее подходящие алгоритмы и подходы для решения конкретных задач. В данной работе будут рассмотрены основные виды машинного зрения, такие как классификация объектов, распознавание лиц, анализ изображений и видео, а также методы и алгоритмы, используемые в этих задачах. Также будет проведен обзор существующих технологий и платформ, применяемых для реализации машинного зрения, включая нейронные сети и методы глубокого обучения. Важно отметить, что развитие машинного зрения связано с огромным количеством данных и необходимостью их обработки, что также будет обсуждено в работе.

Актуальность темыМашинное зрение является ключевым элементом в области автоматизации и робототехники. С развитием технологий, таких как Интернет вещей и большие данные, потребность в автоматизированных системах, способных координировать свои действия на основе анализа визуальной информации, становится все более актуальной.
ПроблематикаНесмотря на значительные достижения в области машинного зрения, остаются ряд проблем, требующих решения. Это включает в себя недостаточную точность некоторых алгоритмов, необходимость обработки больших объемов данных, а также этические вопросы, связанные с использованием технологий распознавания лиц.
Цели работыЦелью данной работы является обзор и анализ различных видов и классификаций машинного зрения, а также изучение применяемых методов и технологий.
Задачи работыДля достижения цели необходимо решить несколько задач: исследовать существующие виды машинного зрения, классифицировать их по различным критериям, проанализировать используемые алгоритмы и технологии, а также рассмотреть будущие направления развития этой области.

Список источников

1. Середа С. В.. ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЛОГИСТИКЕ // Sciences of Europe. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-mashinnogo-zreniya-v-logistike (дата обращения: 27.01.2026).

2. Казарян К. К.. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ // Молодой исследователь Дона. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-effektivnosti-ispolzovaniya-kompyuternogo-zreniya (дата обращения: 27.01.2026).

3. Молотков Андрей Андреевич, Третьякова Ольга Николаевна. ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЛАЗЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ // Труды МАИ. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-mashinnogo-zreniya-v-lazernyh-tehnologiyah (дата обращения: 27.01.2026).

4. Власов Сергей Юрьевич, Кипов Мухамед Хусенович. Машинное зрение в условиях плохой видимости // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mashinnoe-zrenie-v-usloviyah-plohoy-vidimosti (дата обращения: 27.01.2026).

5. Костенко А. В., Кузьмичев Д. К.. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В РЫБНОЙ ОТРАСЛИ // Национальная (всероссийская) научно-практическая конференция «Природные ресурсы, их современное состояние, охрана, промысловое и техническое использование». 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-ispolzovaniya-mashinnogo-zreniya-v-rybnoy-otrasli (дата обращения: 27.01.2026).

6. Городничев М. Г., Мосева М. С.. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ТУМАНА НА СИСТЕМЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ // Инженерный вестник Дона. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vliyaniya-tumana-na-sistemy-mashinnogo-zreniya (дата обращения: 27.01.2026).

7. О. В. Игнатьева, А. Д. Сокирка, Д. С. Журавлев. Применение методов машинного зрения на встраиваемых системах // Инженерный вестник Дона. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-mashinnogo-zreniya-na-vstraivaemyh-sistemah (дата обращения: 27.01.2026).

8. Васильева В. С., Неклюдова М. М., Ваганова А. И.. КАК МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ ПОЗВОЛЯЕТ БПЛА ВИДЕТЬ В 3D // Вестник науки. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kak-mashinnoe-zrenie-pozvolyaet-bpla-videt-v-3d (дата обращения: 27.01.2026).

9. Ветохин Валерий Викторович, Ракитин Ян Евгеньевич, Нестеренко Илья Александрович. ВЫБОР СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ // Столыпинский вестник. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-sredstv-realizatsii-pri-razrabotke-avtomatizirovannoy-informatsionnoy-sistemy-s-primeneniem-tehnologiy-mashinnogo-zreniya (дата обращения: 27.01.2026).

10. Д. В. Власов, А. В. Мясников, Д. А. Аксенов, В. Г. Сидоров. СИСТЕМЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemy-mashinnogo-zreniya-dlya-avtomaticheskogo-upravleniya-proizvodstvennymi-protsessami (дата обращения: 27.01.2026).

11. Александр Николаевич Чуканов,В Е Коротков,Евгений Владимирович Цой,Александра Александровна Яковенко,Михаил Юрьевич Моденов. Машинное зрение в оценке in situ параметров неоднородности анизотропных изделий SLM в ходе растяжения // Чебышевский сборник. 2025. URL: https://www.chebsbornik.ru/jour/article/view/1949 (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.22405/2226-8383-2025-26-1-229-242

12. К.А. Харахнин,Р.С. Пылев,В.В. Мухин. Система бесконтактного измерения скорости проката на основе метода корреляционного анализа изображений // Cherepovets State University Bulletin. 2025. URL: https://vestnik-chsu.ru/publikatsii/arkhiv/vestnik-cherepovetskogo-gosudarstvennogo-universiteta-5-128-2025/sistema-beskontaktnogo-izmereniya-skorosti-prokata-na-osnove-metoda/ (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.23859/1994-0637-2025-5-128-4

13. А. А. Касаткин,Наталия Игоревна Лиманова,В. В. Козлов. Разработка и применение алгоритмов машинного зрения и обработки изображений // ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ. 2023. URL: https://doicode.ru/doifile/lj/98/trnio-06-2023-538.pdf (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.18411/trnio-06-2023-538

14. Мери Анита,Ирутаясами Джонсон,Камалрадж Субраманиам,Махамуни Кертикеян,Джеймс Рошан. Прогнозирование и классификация индекса качества грунтовых вод с использованием регрессионных моделей обучения. // Российский журнал биомеханики. 2023. URL: https://vestnik.pstu.ru/get/_res/fs/file.pdf/11504/%CC%E5%F0%E8+%C0.%2C+%C4%E6%EE%ED%F1%EE%ED+%C8.%2C+%D1%F3%E1%F0%E0%EC%E0%ED%E8%E0%EC+%CA.%2C+%CA%E5%F0%F2%E8%EA%E5%FF%ED+%CC.%2C+%D0%EE%F8%E0%ED+%C4.+%28%CA%EE%E8%EC%E1%E0%F2%F3%F0%2C+%C8%ED%E4%E8%FF%29.+%CF%F0%EE%E3%ED%EE%E7%E8%F0%EE%E2%E0%ED%E8%E5+%E8+%EA%EB%E0%F1%F1%E8%F4%E8%EA%E0%F6%E8%FF+%E8%ED%E4%E5%EA%F1%E0+%EA%E0%F7%E5%F1%F2%E2%E0+%E3%F0%F3%ED%F2%EE%E2%FB%F5+%E2%EE%E4+%F1+%E8%F1%EF%EE%EB%FC%E7%EE%E2%E0%ED%E8%E5%EC+%F0%E5%E3%F0%E5%F1%F1%E8%EE%ED%ED%FB%F5+%EC%EE%E4%E5%EB%E5%E9+%EE%E1%F3%F7%E5%ED%E8%FFfile.pdf (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.15593/rzhbiomeh%2F2023.2.05

15. Елена Михайловна Басарыгина,Светлана Васильевна Черепухина,Виталий Вячеславович Деев,Евгения Александровна Колотыгина. Перспективы цифровой трансформации урбанизированного растениеводства // АПК России. 2022. URL: https://rusapk.sursau.ru/arhive/2017/26560/ (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.55934/10.55934%2F2587-8824-2022-29-4-455-460

16. И.В. Чуфаров. Методы определения дефектов поверхности изделий из металлов и их сплавов с помощью методов машинного зре��ия // Environmental management issues. 2025. URL: https://etreview.ru/index.php/et/article/view/166 (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.25726/i1111-6981-6065-r

17. Л.С. Полохина. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПЕЧЕНИ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON // Флагман науки. 2024. URL: https://flagmannauki.ru/files/213-Polokhina_Lyudmila_Sergeevna_1411.pdf (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.37539/2949-1991.2024.2.13.020

18. А.А. Казнин. Обработка изображений с применением алгоритма ранговой обработки сигнала // ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ. 2024. URL: https://doicode.ru/doifile/lj/106/trnio-02-2024-603.pdf (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.18411/trnio-02-2024-603

19. С. В. Пальмов,В.В. Акунишникова. Компьютерное зрение как одна из ключевых технологий будущего // Industrial Economics. 2025. URL: https://indecon.ru/journal (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.47576/2949-1886.2025.2.2.025

20. Антон Конушин,Общая информация,Michelangelo. Компьютерное зрение // ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ. 2023. URL: https://doicode.ru/doifile/lj/103/trnio-11-2023-502.pdf (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.18411/trnio-11-2023-502

21. Алексей Олегович Ражев,Александр Алексеевич Недоступ. Разработка математической модели, технологии дополненной реальности и машинного зрения для задач автоматизации сбора данных в рыбоводных хозяйствах // MORSKIE INTELLEKTUAL`NYE TEHNOLOGII. 2024. URL: http://morintex.ru/wp-content/files_mf/1734971666%D0%9C%D0%98%D0%A24120245%D0%9E%D0%9F%D0%A2.pdf#page=350 (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.37220/mit.2024.66.4.041

22. Владимир Анатольевич Холопов,Михаил Андреевич Макаров,Иван Германович Благовещенский. Метод согласования систем координат компонентов в РТК на основе машинного зрения // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2024. URL: https://www.imt-journal.ru/archive/public/article?id=398 (дата обращения: 27.01.2026). DOI: 10.25729/esi.2024.36.4.003

Еще 18 источников

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

реферат на тему

Виды и классификации машинного зрения

Выполнил: ФИО

Руководитель: ФИО

2025

Глава 1. Введение в машинное зрение

1.1 Определение машинного зрения

Машинное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира.

1.2 История развития машинного зрения

Развитие технологий машинного зрения началось в 1960-х годах с создания простейших алгоритмов обработки изображений. С тех пор технологии значительно эволюционировали.