В рамках кафедры «Когнитивные технологии» Московского физико-технического института (МФТИ) открыт Open Source проект «Cognitive Cars», нацеленный на создание эффективной технологии автоматизированного распознавания марки, типа и цвета кузова автомобиля по его изображению. В рамках проекта предполагается реализация известных и разработка новых алгоритмов обработки и распознавания изображений. Проект преследует три цели - учебную, научную и прикладную. Учебная цель состоит в том, чтобы предоставить заинтересованным студентам единую площадку и инструменты для экспериментирования в области обработки и анализа изображений, распознавания образов и компьютерного зрения. Научная цель состоит в реализации и сравнении алгоритмов и методов решения задач, возникающих в рамках проекта. Прикладная цель - создание многокомпонентного программного комплекса, синтезирующего разные подходы к решению задачи распознавания марки автомобиля. Необходимо отметить, что на сегодняшний день эта задача еще не может считаться решенной, в отличие от задачи распознавания регистрационного номера автомобиля. Особенностью проекта является использование проблемно-независимой гетерархической инфраструктуры, которая предполагает единый внутренний интерфейс для всех модулей обработки информации и общее хранилище для разнородных данных. Это позволяет легко подключать к проекту новые модули, в том числе созданные за рамками проекта, а также позволяет легко включаться в проект новым участникам. Последнее условие является необходимым для достижения учебной цели проекта. В рамках начатого Open Source проект планируется решить следующие подзадачи: 1. Поиск на изображении объектов, похожих на элементы автомобиля: - произвольных контуров (фар, стекол, порогов, дисков), - эллиптических контуров (контуров дисков колес), - прямых линий (порогов и нижней линии бокового остекления), - элементов, симметричных в 3D-мире (фар, лобового, заднего стекла), - самосветящихся элементов, - кузовных элементов как объектов одной окраски, - номерного знака и эмблемы. 2. Определение ракурса съемки и вероятного положения автомобиля. 3. Сравнение элементов изображения автомобиля с эталонными для определения вероятной марки автомобиля. 4. Инвариантная к условиям освещения оценка окраски кузова. Таким образом, в рамках проекта будет спроектирована универсальная система, которая может быть легко нацелена на выполнение широкого спектра задач распознавания автомобилей без существенных изменений структуры, а модульная организация позволяет сделать проект открытым для всех желающих. Предполагается, что опытный образец системы будет готов к октябрю текущего года.
