objektituvastuse

Objektituvastus on arvutinägemise valdkonnas kasutatav tehnika, mille eesmärk on tuvastada ja lokaliseerida objekte digitaalsetes piltides või videotes. See tähendab, et süsteem ei saa mitte ainult aru, mis tüüpi objektid pildil on, vaid ka kus need täpselt asuvad. Tavaliselt piiritletakse tuvastatud objektid ümbritseva kastiga.

Objektituvastuse rakendused on laialdased ja hõlmavad mitmeid valdkondi. Näiteks autonoomses sõitmises kasutatakse objektituvastust, et tuvastada teel olevaid sõidukeid, jalakäijaid, liiklusmärke ja muid takistusi, aidates seeläbi sõidukil turvaliselt navigeerida. Turvasüsteemides aitab objektituvastus jälgida kahtlaseid liikumisi või tuvastada volitamata sissetungijaid. Lisaks kasutatakse seda tööstuslikus automaatikas kvaliteedikontrolliks, meditsiinilises pildianalüüsis haiguste tuvastamiseks ja jaemüügis inventuuri haldamiseks.

Objektituvastuse saavutamiseks kasutatakse mitmeid algoritme ja mudeleid, mille hulka kuuluvad näiteks Haar-sarnasused, Histogram of Oriented Gradients (HOG) koos tugivektoritega (SVM) ja süvaõppe mudelid nagu Convolutional Neural Networks (CNN). Viimased, eriti YOLO (You Only Look Once) ja Faster R-CNN, on toonud kaasa olulisi edusamme täpsuse ja kiiruse osas, muutes objektituvastuse praktilisemaks paljudes reaalmaailma rakendustes.