Этот патент Amazon изменит способ поиска изображений в Интернете и за его пределами

Метод, описанный в патенте, недавно выпущенном компанией Amazon под названием "Система и метод для локализации и поиска редких объектов на снимках сверху" (System and method for rare object localization and search in overhead imagery), можно рассматривать как еще одну веху в развитии распознавания изображений, имеющую мощный потенциал для использования в различных областях. Сегодня мы хотим посмотреть, о чем этот патент и что он может нам дать.

О чем идет речь в патенте?

Простыми словами, данный патент описывает систему и метод, которые помогают находить и искать редкие объекты на снимках сделанных сверху, например, на спутниковых изображениях. Система использует нейронную сеть для извлечения характеристик изображений. Эти характеристики помогают идентифицировать и сопоставлять объекты на изображениях.

Метод работает путем подачи запросного изображения, на котором показан объект для поиска, и изображения для поиска, на котором нужно найти объект, в нейронную сеть. Нейронная сеть состоит из разных частей: одна часть анализирует изображение для поиска и извлекает пространственные характеристики, а другая часть анализирует запросное изображение и извлекает характеристики вложения. Эти характеристики можно сравнить с уникальными отпечатками пальцев, которые описывают объекты.

После извлечения характеристик метод генерирует пространственные характеристики по пространственной сети и характеристику запроса по сети вложения. Затем он применяет характеристику запроса к искусственной нейронной сети (ANN) для индексации, которая является своего рода большой базой данных, помогающей сопоставлять характеристики с известными объектами.

Наконец, метод определяет наилучшее совпадение для объекта на изображении для поиска с помощью индекса ANN. Это помогает находить редкие объекты на изображениях, не требуя изменения или переработки характеристик или базы данных. Система и метод, описанные в этом патенте, показали хорошие результаты в определении местоположения объектов на спутниковых изображениях и могут использоваться в различных приложениях, где требуется точная локализация объектов.

В заключение, данный патент представляет систему и метод, использующие нейронную сеть для поиска и определения редких объектов на надземных изображениях. Система анализирует характеристики изображений, сопоставляет их с известными объектами, используя базу данных, и обеспечивает точные результаты без необходимости обширных корректировок или модификаций.

Принцип действия нового метода

Применение метода

Описанный метод был разработан в первую очередь для поиска объектов на снимках, сделанных спутниками. Однако его возможное применение может выходить за рамки этой области. Особенностью данного метода является то, что он позволяет находить конкретные объекты на изображении, содержащем множество других сложных деталей. Если предыдущие методы позволяли распознавать объекты, находящиеся в фокусе изображения, то рассматриваемый в статье метод позволяет обнаружить то, что может быть едва заметно человеческому глазу, и быстро классифицировать это. Одно из самых практичных применений – в области медицины, позволяет быстро обнаружить определенные заболевания, просто взглянув на ткани, упрощая процесс диагностики в таких областях, как гистопатология и другие.

Нахождение и поиск изображения на накладной фотографии

Помимо областей, рассмотренных в статье, метод может найти применение и в других сферах. Вот лишь некоторые из них:

1. Мониторинг окружающей среды: Метод может быть применен к надземным изображениям для выявления редких и исчезающих видов или отслеживания изменений в экосистемах, чтобы обеспечить лучшее понимание того, что необходимо сделать для улучшения общей экологической ситуации.
2. Безопасность и наблюдение: В системах безопасности и наблюдения метод может помочь в обнаружении подозрительных объектов или лиц в местах скопления людей. Его можно использовать в аэропортах, общественных местах или на объектах критической инфраструктуры для повышения возможностей обнаружения и реагирования на угрозы.
3. Геология и горное дело: Метод может быть полезен в геологии и горнодобывающей промышленности. Он может помочь определить месторождения полезных ископаемых, геологические формации или потенциальные места раскопок путем анализа спутниковых или аэрофотоснимков высокого разрешения.
4. Инфраструктура и городское планирование: Градостроители и инженеры могут извлечь пользу из этого метода, используя снимки сверху для обнаружения подземных коммуникаций, оценки состояния инфраструктуры или планирования новых разработок. Он может ускорить процесс идентификации объектов, представляющих интерес в сложной городской среде.

Однако этот метод может быть полезен и для обычных пользователей. Рассмотрим несколько возможных вариантов применения:

1. Поиск в Интернете: Если предыдущие методы лучше работали в случаях, когда искомый объект находится на переднем плане, то новый метод позволяет вычленить неприметное из изображения большего масштаба. Таким образом, сделав фотографию толпы людей, можно, например, найти конкретную понравившуюся футболку – что открывает большие перспективы для использования также и в сфере электронной коммерции.
2. Личная безопасность: В контексте личной безопасности метод может способствовать улучшению систем наблюдения и распознавания объектов. Он может помочь в выявлении потенциальных опасностей или подозрительных объектов в общественных местах, тем самым повышая общую безопасность и обеспечивая душевное спокойствие.
3. Личная фотография и организация изображений: Большая библиотека фотографий может быть чем-то сложным в управлении, а поиск конкретной фотографии может занять много времени. Метод может быть полезен и здесь, поскольку он помогает автоматически помечать и классифицировать фотографии на основе того, что на них изображно, облегчая поиск и управление большими коллекциями фотографий. 

Заключение

Недавно представленный Amazon патент можно считать новым шагом в развитии ИИ-распознавания изображений, позволяющим продуктивно обрабатывать и анализировать сложные изображения. Это может найти применение в областях, где требуется поиск по изображениям, содержащим множество мельчайших деталей. Созданный в первую очередь для анализа спутниковых снимков, он может быть полезен в различных областях, связанных с накладными изображениями. Кроме того, он может эффективно применяться в области медицины, облегчая диагностику различных патологий, или быть полезным для обычных людей, делая поиск изображений гораздо более эффективным.