Прислать материал
Использование распределенных вычислений для интерпретации сигнала пешеходного светофора
С каждым днем машинное обучение становится все более и более популярным. Одним из направлений машинного обучения является компьютерное зрение, которое применяется во многих областях, таких как промышленность и робототехника. Но стоит подчеркнуть, что машинное обучение является достаточно затратным процессом , особенно в плане вычислительных мощностей., в следствии чего целесообразно использовать распределенные вычисления для задач машинного обучения.
Задача заключается в создании системы способной интерпретировать сигнал пешеходного светофора в звуковой сигнал, тем самым помогая слабовидящему человеку легче ориентироваться в условиях городской среды. Система предполагает использование мобильного устройства, выполняющее функции камеры, вычислительного устройства и связь с глобальной сетью, к таким устройствам могут быть смартфон и очки дополненной реальности, Помимо мобильного устройства для вычислений может быть задействованы другие ресурсы: компьютер, сервер или облако. Далее приведем некоторые ограничения:
1. Система распознает сигналы пешеходного светофора в городе Москва;
2. Камера находится на высоте человеческого роста над землей;
3. Расположение светофора в соответствии с гостом.
Задача была разделена на следующие этапы:
1. Формирование черновой выборки кадров из видео потока;
2. Формирование чистовых данных из черновой выборки;
3. Обучение нейронной сети с помощью чистовых данных.
4. Балансировка вычислительной нагрузки между мобильным устройством и удаленными вычислительными ресурсами.
Балансировка нагрузки необходима по той причине, что мощностей мобильного устройства может быть недостаточно для подобных вычислений. Мобильное устройство ограничено следующими характеристиками: мощность ЦПУ, объемы RAM или ROM, батарея. В следствии чего мы переводим часть вычислений на удаленное вычислительное устройство.
Планируется дальнейшие разработки системы балансировки нагрузки, для дальнейшего использования на устройствах.