Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)

Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)

У доповіді наведено найвагоміші результати робіт у галузі штучного інтелекту та його застосування для відеосистем реального часу як одного з пріоритетних напрямів діяльності Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України. Відзначено актуальність і високий рівень наукових досліджень, пов’язаних...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2021
1. Verfasser: Боюн, В.П.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2021
Schriftenreihe:Вісник НАН України
Schlagworte:
З кафедри Президії НАН України
Online Zugang:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/182789
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.) / В.П. Боюн // Вісник Національної академії наук України. — 2021. — № 12. — С. 77-84. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-182789
record_format dspace
spelling irk-123456789-1827892022-01-21T01:26:03Z Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.) Боюн, В.П. З кафедри Президії НАН України У доповіді наведено найвагоміші результати робіт у галузі штучного інтелекту та його застосування для відеосистем реального часу як одного з пріоритетних напрямів діяльності Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України. Відзначено актуальність і високий рівень наукових досліджень, пов’язаних з розробленням теоретичних основ динамічної теорії інформації як бази для створення систем реального часу, інтелектуальних відеосистем з використанням принципів функціонування сітківки ока людини, а також важливість їх впровадження в галузі національної безпеки і оборони, у промисловості, робототехніці, медицині, на транспорті. The report presents the most important results of work in the field of artificial intelligence and its application for realtime video systems as one of the priority scientific fields of the V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of the National Academy of Sciences of Ukraine. The relevance and high level of research, which relate to the development of theoretical foundations of dynamic information theory as a basis for creating real-time systems, intelligent video systems using the principles of human retina functioning, is noted as well as the importance of their implementation in national security and defense, industry, robotics, medicine, transport. 2021 Article Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.) / В.П. Боюн // Вісник Національної академії наук України. — 2021. — № 12. — С. 77-84. — укр. 0372-6436 DOI: doi.org/10.15407/visn2021.12.077 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/182789 uk Вісник НАН України Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic З кафедри Президії НАН України
З кафедри Президії НАН України
spellingShingle З кафедри Президії НАН України
З кафедри Президії НАН України
Боюн, В.П.
Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
Вісник НАН України
description У доповіді наведено найвагоміші результати робіт у галузі штучного інтелекту та його застосування для відеосистем реального часу як одного з пріоритетних напрямів діяльності Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України. Відзначено актуальність і високий рівень наукових досліджень, пов’язаних з розробленням теоретичних основ динамічної теорії інформації як бази для створення систем реального часу, інтелектуальних відеосистем з використанням принципів функціонування сітківки ока людини, а також важливість їх впровадження в галузі національної безпеки і оборони, у промисловості, робототехніці, медицині, на транспорті.
format Article
author Боюн, В.П.
author_facet Боюн, В.П.
author_sort Боюн, В.П.
title Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
title_short Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
title_full Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
title_fullStr Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
title_full_unstemmed Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.)
title_sort відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні президії нан україни 13 жовтня 2021 р.)
publisher Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
publishDate 2021
topic_facet З кафедри Президії НАН України
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/182789
citation_txt Відеосистеми реального часу з елементами штучного інтелекту (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 р.) / В.П. Боюн // Вісник Національної академії наук України. — 2021. — № 12. — С. 77-84. — укр.
series Вісник НАН України
work_keys_str_mv AT boûnvp vídeosistemirealʹnogočasuzelementamištučnogoíntelektustenogramadopovídínazasídanníprezidíínanukraíni13žovtnâ2021r
first_indexed 2025-07-16T01:54:15Z
last_indexed 2025-07-16T01:54:15Z
_version_ 1837766661971640320
fulltext ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2021, № 12 77 ВІДЕОСИСТЕМИ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ З ЕЛЕМЕНТАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 13 жовтня 2021 року У доповіді наведено найвагоміші результати робіт у галузі штучного ін- телекту та його застосування для відеосистем реального часу як одного з пріоритетних напрямів діяльності Інституту кібернетики ім. В.М. Глуш- кова НАН України. Відзначено актуальність і високий рівень наукових до- сліджень, пов’язаних з розробленням теоретичних основ динамічної теорії інформації як бази для створення систем реального часу, інтелектуальних відеосистем з використанням принципів функціонування сітківки ока лю- дини, а також важливість їх впровадження в галузі національної безпеки і оборони, у промисловості, робототехніці, медицині, на транспорті. Вельмишановний Анатолію Глібовичу! Шановні члени Президії! Шановні присутні! Одним з важливих напрямів наукових досліджень Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України є розроблення ін- телектуальних відеосистем реального часу для різних галузей застосування. Цей напрям є важливою складовою кібернетич- ної науки, зокрема розвитку кібернетичної техніки. На відміну від традиційних відеокамер, які сьогодні випускаються сотня- ми фірм у світі і розраховані на широке коло користувачів, ми орієнтуємо свої відеокамери на автоматичну роботу в системах реального часу, до яких належать системи комп’ютерного зору, робототехнічні комплекси, системи віртуальної реальності, системи військового й оборонного призначення, деякі системи медико-біологічного застосування тощо. Сучасні традиційні відеокамери видають за секунду до гіга- байта інформації, для оброблення якої вже зараз необхідні те- рафлопні комп’ютери. Для вирішення цієї проблеми світ обрав шлях створення все більш досконалих технологій, зокрема в галузі мікроелектроніки. Ми ж сповідуємо інший, інтелекту- альний підхід з елементами штучного інтелекту, що уподібнює його до зорового аналізатора людини. БОЮН Віталій Петрович — академік НАН України, завідувач відділу інтелектуальних відеосистем реального часу Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИНАН УКРАЇНИ doi: https://doi.org/10.15407/visn2021.12.077 78 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2021. (12) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ Зорова система людини легко справляєть- ся з такими великими потоками інформації завдяки своїй надзвичайно високій вибірко- вості, обробляючи змінну інформацію за допо- могою фоторецепторів сітківки. Сітківка ока складається з шару фоторецепторів (близько 150 млн паличок і колбочок) та багатошарової мережі нейронів (100 млрд нейронів, 100 трлн зв’язків) з різними функціями (рис. 1). Палич- ки, розміщені переважно на периферії сітківки, забезпечують сприйняття інтенсивності світла у відтінках сірого. Колбочки, більш щільно розташовані в центральній ямці (зона фовеа), забезпечують сприйняття світла у трьох діапа- зонах довжин хвиль, які інтерпретуються моз- ком як три базові кольори (R, G, B). Виходи шару паличок і колбочок дають набір окремих точок (~150 млн) різної інтенсивності і кольо- ру, що є надлишковим і надзвичайно неінфор- мативним для мозку. Для вирішення цієї проблеми зоровий ана- лізатор має дві нейромережі. Перша знахо- диться в сітківці ока і складається з кількох шарів нейронів — горизонтальні, біполярні, амакринові, гангліозні клітини тощо, які за- безпечують селективний відбір інформації, на багато порядків зменшуючи її надлишковість. Друга нейромережа знаходиться в зоровій корі мозку і виконує функції розпізнавання об’єктів, аналізу сцен та керує сприйняттям інформації на сітківці. При цьому задіяно ви- східні процеси, які передають інформацію від рецепторів, та низхідні, або процеси концепту- алізації інформаційних даних, які ґрунтуються на отриманих раніше знаннях, попередньому досвіді, осмисленні та очікуваннях. Ці процеси доповнюють один одного. Відома фраза «око дивиться, а мозок бачить» досить точно харак- теризує процес сприйняття, тобто осмислення стимуляції наших сенсорних рецепторів. Можна виокремити такі основні принципи організації функціонування сітківки ока: розрі- джена периферійна сітківка і щільна централь- на ямка забезпечують широке поле огляду з різ- ною роздільною здатністю; вони організовані за принципом «центр—оточення», тобто центр — збуджуючий, оточення — гальмівне або навпа- ки. Висока пластичність нейронів завдяки зміні розмірів і форми цих центрів, кількості галь- мівних шарів тощо дозволяє виділяти із зобра- ження велику кількість різних інформативних ознак з різними масштабами для подальшого розпізнавання в зоровій корі. Крім того, сітків- ка має численні адаптаційні механізми для при- стосування до умов сприйняття зображення з огляду на конкретні потреби. Отже, для автоматичного виконання зоро- вих функцій в інтелектуальній відеосистемі має бути закладено елементи інтелекту, поді- бні до властивостей зорового аналізатора лю- дини, тобто такі відеосистеми повинні забез- печувати: • ефективність роботи в різних режимах сприйняття інформації, а саме, виділяти ко- рисну інформацію для кожного режиму; • широке поле огляду з невисокою і керо- ваною роздільною здатністю для ефективного Рис. 1. Схема нейронних структур сітківки ока люди- ни та їх взаємозв’язок (важливо, що фоторецептори обернені не в бік джерела світла, а «дивляться» вгору, на судинну оболонку) ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2021, № 12 79 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ пошуку об’єкта та можливістю детального його представлення для розпізнавання об’єктів; • значне зменшення обсягів інформації за- вдяки виділенню багатьох інформативних ознак з використанням спеціальних методів обробки інформації; • реалізацію висхідних і низхідних процесів для керування процесом сприйняття відеоін- формації; • можливість адаптації відеокамери до умов використання для спрощення навчання штуч- ної нейромережі. Оскільки для високодинамічних процесів і швидкісних рухомих об’єктів традиційні ме- тоди дискретизації сигналів, квантування та кодування, а також принципи обробки інфор- мації в реальному часі не задовольняли вимог щодо запізнювання інформації в контурі зво- ротного зв’язку та продуктивності, в попере- дні роки було розроблено теоретичні основи кібернетичної техніки, зокрема динамічну те- орію інформації, яка є базовою для систем ре- ального часу. Мірою динамічної інформації є δ-ентропія як середнє значення похідної сигна- лу по модулю. Вона дозволяє виділяти і вико- ристовувати корисну (динамічну) інформацію з сигналів, ітераційних процесів, зображень, відео, просторових полів та значно зменшує обсяги інформації для оброблення. Отримані результати було узагальнено в 3 основополож- них монографіях*. Ідея динамічної інформації полягає у ви- користанні замість повнорозрядних відліків сигналу, для отримання яких необхідно n так- тів (n — розрядність), що приводило до збіль- шення кроку дискретизації та запізнювання на 1,5 кроку, тільки змін (приростів) сигналу, які кодуються величинами, кратними степеню 2, і визначаються за один такт. Це дозволило за- мінити операцію множення операцією зсуву і додавання, що спростило обробку сигналів та на порядок підвищило частотний діапазон об- роблюваних сигналів (рис. 2). На цьому етапі було отримано такі основні результати: — створено методи і алгоритми аналого-ін- крементного перетворення й обробки інфор- мації в реальному часі з мінімальним запізню- ванням у контурі зворотного зв’язку, в яких операцію множення замінено операцією зсуву з додаванням, що дозволяє на 1—2 порядки підвищити ефективність використання облад- нання; — розроблено структури пристроїв цифро- вого функціонального перетворення, цифро- вої фільтрації, кореляційного та спектрального Рис. 2. Вимірювальна модель подання сигналів (а), яка вносить запізнювання на 1,5 кроку дискретизації, і слідкувальна модель (б) з компенсацією запізнювання шляхом збільшення порогів у 1,5 раза * Малиновский Б.Н., Боюн В.П., Козлов Л.Г., Соло- вьев В.П. Введение в кибернетическую технику: Об- работка физической информации. Киев: Наук. думка, 1979; Малиновский Б.Н., Боюн В.П., Козлов Л.Г. Вве- дение в кибернетическую технику. Параллельные структуры и методы. Киев: Наук. думка, 1989; Боюн В.П. Динамическая теория информации: Осно- вы и приложения. Киев: Наук. думка, 2001. 80 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2021. (12) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ Рис. 3. Конвеєр введення і попередньої підготовки зображення: 1 — автоматичне підсилення, експозиція, баланс білого; 2 — коригування затемнення лінзи, дефектних пікселів; 3 — гамма-корекція; 4 — визначення відсутніх компонентів кольору за допомогою інтерполяції; 5 — перетворення кольорового зображення з формату RGB у формат YUV; 6 — масштабування, децимація або проріджування; 7 — кольорова субдискретизація аналізу, розв’язання систем рівнянь та ін., на які отримано більш як 200 патентів; — впроваджено понад 20 процесорів, комплексів і систем керування високодина- мічними і складними процесами, зокрема 3 системи керування положенням і параметра- ми плазми в термоядерних установках типу ТОКАМАК. У подальшому динамічну теорію інформа- ції було допрацьовано і поширено на процеси сприйняття та обробки зображень і відеопос- лідовностей. Обсяг інформації, що міститься у зображен- ні, визначається такою формулою: 2 11logx y zC x y z t            , де: x і y — розміри поля зображення; z — коор- дината яскравості (колірності) зображення; x, y, z, t — дискретність подання відповід- них координат зображення. Маємо, отже, три складові — кількість пікселів у зображенні, їх розрядність і частота кадрів. Звідси виплива- ють шляхи скорочення надлишковості: змі- нення розмірів зчитуваного зображення; про- сторове загрублення зображення; зменшення розрядності в поданні інформації; змінення частоти кадрів. У традиційних відеокамерах всі ці параме- три в процесі роботи не змінюються, але якщо забезпечити таку можливість, можна, керуючи параметрами зчитування інформації, в різних режимах виділяти тільки корисну інформацію, значно зменшивши її надлишковість. Сучасний фотосенсор — це не лише матри- ця фотоелементів. Він має всередині до де- сятка спеціалізованих процесорів та близько двох сотень регістрів для налаштування його роботи і забезпечує на виході видачу інформа- ції в стандартних форматах (JPEG, MPEG та ін.) для передачі або запам’ятовування. Схему конвеєра введення і попередньої підготовки зображення наведено на рис. 3. Традиційний конвеєр містить 7—8 спецпроцесорів та 250 ре- гістрів для керування параметрами зчитуван- ня інформації з сенсора і орієнтований на за- безпечення високої якості зображення та його комфортне сприйняття людиною. Отже, системи реального часу працюють в автоматичному режимі і потребують забез- печення необхідного темпу сприйняття й об- робки інформації та мінімальної її затримки в контурі зворотного зв’язку. Далі ми побудували динамічні моделі різ- них процесів, таких як панорамування, тобто зчитування тільки вертикальної або тільки горизонтальної смуги зображення, відновлен- ня динамічного зображення з панорамного зображення в довільному темпі та за довіль- ною траєкторією, використання панорамного ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2021, № 12 81 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ зображення для автоматичного пошуку змін між оборотами відеокамери, наприклад у сис- темі відеоспостереження на блокпостах, виді- лення динамічної інформації під час стеження за об’єктом. При цьому досягнуто зменшення обсягів інформації для оброблення на 1—3 по- рядки та спрощення конструкції відповідних пристроїв. Реалізація динамічних моделей на тради- ційних засобах відеокомп’ютерної техніки не може продемонструвати їх основні переваги. Тому ми розробили структуру нової керуючої відеосистеми реального часу, яка складається з інтелектуальної відеокамери — відеосенсо- ра і процесора цифрової обробки зображень з багатьма каналами зворотного зв’язку для ке- рування параметрами зчитування інформації, і має зв’язок з оператором та об’єктом. Сумі- щення процесів введення й обробки зображен- ня дозволяє керувати параметрами зчитуван- ня з сенсора інформації наступного кадру з за- тримкою всього на кілька рядків, що особливо важливо для систем зі зворотними зв’язками. У межах виконання Державної програми «Образний комп’ютер» було створено перше в Україні сімейство інтелектуальних відеокамер ІВК-1 (рис. 4), які побудовані на нових інфор- маційних засадах і вирізняються автоматич- ним виділенням, введенням динамічної части- ни зображення та його обробкою в реальному часі, системою керування параметрами зчиту- вання відеоінформації, можливістю адаптації до зовнішніх умов, наявністю механізмів уваги та стеження за об’єктом тощо. Ці інтелектуаль- ні відеокамери використано в низці розробок Інституту, зокрема у відеосистемах для визна- чення структурних змін в об’єктах, системі ідентифікації та контролю якості продукції за ознаками форми, розмірів, колірності, системі визначення концентрації біооб’єктів для по- треб мікробіології. Розроблено також метод визначення типу об’єкта за контурними ознаками, який дозво- ляє ідентифікувати об’єкт навіть в умовах за- вад, які можуть частково спотворювати його контур. З використанням цього методу ство- рено пристрій стеження за рухомим об’єктом, коли оператор наводить курсор на довільну ділянку обраного об’єкта, а далі система наве- дення продовжує стежити за цією ділянкою до слушного для пострілу моменту. Цей пристрій уже передано для впровадження на підприєм- стві Укроборонпрому — ДП НВК «Фотопри- лад» (м. Черкаси). Крім того, розроблено цифровий оптичний капіляроскоп, який дає змогу проводити до- слідження статичних і динамічних параметрів мікроциркуляції крові людини. На базі цього цифрового оптичного капіляроскопа та вдо- сконаленого нами доплерографа створено ге- модинамічну лабораторію МакроМікроПотік для комплексного дослідження функціональ- ного стану серцево-судинної системи на мікро- і макрорівнях. Багаторічні мультидисциплінарні дослі- дження, спрямовані на вивчення структури і принципів функціонування сітківки ока лю- дини, методів організації сприйняття, обробки інформації та зв’язків між нейронами, поро- дили багато нових ідей для використання їх у перспективних системах комп’ютерного зору. Так, для аналізу зображень у сітківці ока ви- користовуються просторові частоти, для чого в її складі є спеціальні нейрони. Ми з цією метою використовуємо -ентропію по рядках і стовпчиках зображення, яка обчислюється Рис. 4. Сімейство інтелектуальних відеокамер ІВК-1 82 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2021. (12) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ набагато простіше порівняно з фур’є-аналізом. У виокремлених текстурах -ентропія дозво- ляє визначити регулярність текстури, розмі- ри зерен, контраст, орієнтацію, дефекти регу- лярності або колірності. Зараз такі системи комп’ютерного зору застосовують для мобіль- ного відеонагляду за дорожньою і придорож- ньою обстановкою, у системах розпізнавання номерів автомобілів, що рухаються, в системах розпізнавання складних символів тощо. У сітківці ока людини дуже важливим є за- безпечення принципу кільцевої організації рецептивних полів, оскільки він однаково ефективно працює як на моделі периферичної сітківки, так і на моделі центральної ямки. За принципом центр—оточення на моделі сітківки можна виділити безліч інформативних ознак різного рівня — плями або дрібні деталі, які від- різняються від фону за яскравістю, кольором, орієнтацією, динамічними характеристиками, наявністю руху у відеопослідовності тощо. Ці ознаки забезпечують як пошук об’єк тів у сцені, так і детальне їх розпізнавання. На рис. 5 показано кільцеву організацію ней- ронів центральної ямки, нарощування шарів та їх реалізацію. Адаптація до контрасту також здійснюється за принципом кільцевої органі- зації. При високому рівні освітлення можливе детальне дослідження об’єкта за допомогою колбочок центральної ямки, організованих за кільцевим принципом. При цьому на вибір по- рогу впливає величина контрасту. Високий рі- вень контрасту при реалізації on- і off-центрів для виділення інформативних ознак вказує на необхідність збільшення порогу бінаризації, тоді як невисокий рівень контрасту потребує зменшення порогу. Прикладом реалізації on- центру може бути маска Лапласа розміром 3×3. Загрублення зображення на периферичній ділянці сітківки дозволяє виділяти більш га- баритні ознаки і значно зменшує обсяг обчис- лень. Сумація сигналів з паличок та їх кільце- ва організація дає змогу підсилити чутливість в умовах недостатнього освітлення в обмін на зменшення роздільної здатності. На основі зазначених вище властивостей було розроблено кілька типів відеокамер різ- ної продуктивності і вартості для різних за- стосувань (на базі мікроконтролера, мік ро ком- п’ю тера, програмовних логічних інтегральних схем) (рис. 6). Деякі з них використовуються в інноваційному проєкті «Система мобільного відеонагляду дорожньої і придорожньої обста- новки», який реалізується у співпраці з ТОВ «Магнітприлад». Розроблено також низку методів визначен- ня аномальних і конфліктних ситуацій у на- товпі. З метою значного підвищення продуктив- ності (на 3—4 порядки) розроблено низку багатошарових структур, які поєднують па- ралельне зчитування, аналого-цифрове пере- творення і обробку інформації. Виходи рядків і стовпчиків матриці можна використовувати для підключення додаткових пристроїв, при- значених, наприклад, для обчислення низки Рис. 5. Організація нейронів центральної ямки сітків- ки ока людини з нарощуванням кілець для виділення ознак: а — кільцева організація нейронів у центральній ямці (on-центр); елемент 0 у центрі — збуджувальний, елементи 1—8 навколо — гальмівні; б — нарощування кілець навколо центрального елемента для підвищен- ня чутливості до сприйняття контрасту; в — реалізація on-центру розміром 33; центральна ямка сітківки ор- ганізована на колбочках, горизонтальних (HC), біпо- лярних (BC) і гангліозних клітинах Р-типу (GpC) за кільцевим принципом; горизонтальні клітини є галь- мівними, зворотні зв’язки через амакринові (AC) клі- тини керують сприйняттям контрасту внаслідок зміни порогу або нарощування шарів нейронів навколо цен- трального елемента ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2021, № 12 83 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ Рис. 6. Інтелектуальні відеокамери нового покоління: а — на базі мікроконтролера; б — на базі мікрокомп’ютера; в — на базі програмовних логічних інтегральних схем інваріантних моментів, визначення місцеполо- ження об’єктів тощо. За результатами цих робіт отримано чотири патенти на винаходи, проте в Україні, на жаль, немає технологій для їх практичної реалізації. Отже, використання динамічної теорії ін- формації, ідей та методів, що ґрунтуються на механізмах зорового аналізатора людини, і за- пропонованих способів їх реалізації дозволило створити низку інтелектуальних відеокамер і систем різного призначення, розробити уза- гальнену динамічну модель процесів пошуку об’єктів у зображенні, стеження за ними у ві- деопослідовності, класифікації об’єктів та їх розпізнавання. Ці підходи дають змогу на 2—3 порядки підвищити продуктивність та ефек- тивність систем комп’ютерного зору і розши- рити їх функціональні можливості. Уже понад 10 років Інститут має тісні зв’яз- ки з Китайською Народною Республікою в рамках Союзу науково-технічного співробіт- ництва з країнами СНД. Інтерес до наших роз- робок великий, проте, на жаль, обмеження з китайського боку щодо роботи з державними установами не дозволяють укладати прямі до- говори. Однак нещодавно було підписано Уго- ду про співробітництво з ТОВ «Сянчу Китай- сько-українські ядерно-енергетичні техноло- гії», яка передбачає розроблення інтелектуаль- ного обладнання для робототехніки ядерного класу з метою подовження терміну експлуа- тації АЕС, їх безпечної роботи та виведення з експлуатації ядерних об’єктів. Результати наших робіт неодноразово до- повідалися на засіданнях РНБО України, на круглих столах в Міністерстві оборони Укра- 84 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2021. (12) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ їни тощо, ухвалювалися протокольні рішення про доцільність продовження таких робіт, але на заваді їх виконанню стають заборони на фінансування дослідно-конструкторських ро- біт. Головна проблема полягає в забезпеченні можливості тиражування і впровадження роз- робок, що потребує додаткових людських і фі- нансових ресурсів. Дякую за увагу! За матеріалами засідання підготувала О.О. Мележик Vitaliy P. Boyun V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of the National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3932-3558 REAL-TIME VIDEO SYSTEMS WITH ELEMENTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE Transcript of the report at the meeting of the Presidium of NAS of Ukraine, October 13, 2021 The report presents the most important results of work in the field of artificial intelligence and its application for real- time video systems as one of the priority scientific fields of the V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of the National Academy of Sciences of Ukraine. The relevance and high level of research, which relate to the development of theoretical foundations of dynamic information theory as a basis for creating real-time systems, intelligent video systems using the principles of human retina functioning, is noted as well as the importance of their implementation in national security and defense, industry, robotics, medicine, transport. Keywords: real-time video system, human visual analyzer, dynamic information theory, intelligent video system.

Ähnliche Einträge