Машины вид: Виды автомобилей — Всё об автомобилях

Зачем в Екатеринбурге фотографируют автомобили: 14 июля 2022 года | e1.ru

Людей, фотографирующих автомобили, заметили в одном из дворов на ЖБИ

Поделиться

Жители Екатеринбурга пожаловались на незнакомцев, фотографирующих автомобили. Одна такая группа молодых людей была замечена на ЖБИ. Жильцы многоэтажки обратили внимание на странное поведение парней и девушек: они снимали все автомобили подряд. И припаркованные с нарушением ПДД, и все остальные. При этом они внятно не объяснили, зачем им это нужно.

— Во дворе дома на углу улиц 40-летия Комсомола и Сыромолотова компания из девушек и молодого человека сфотографировала все госномера припаркованных автомобилей. На вопрос, зачем они это делают, сказали, что «необходимо для того, чтобы «пробить» номера». За это им заплатят деньги? Что за новый вид заработка в Екатеринбурге?

Редактор раздела «Дороги и транспорт» E1. RU

ЕкатеринбургЖБИМаксим ЕдрышовФотографируют автомобили

  • ЛАЙК12
  • СМЕХ65
  • УДИВЛЕНИЕ22
  • ГНЕВ96
  • ПЕЧАЛЬ15

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

КОММЕНТАРИИ185

Читать все комментарии

Что я смогу, если авторизуюсь?

ПРАВИЛА КОММЕНТИРОВАНИЯ

0 / 1400

Этот сайт защищен reCAPTCHA и Google. Применяются Политика конфиденциальности и Условия использования.

Новости РЎРњР?2

Новости РЎРњР?2

Виды машин и оборудования и их коды \ КонсультантПлюс

Виды машин и оборудования и их коды

Код в форме

N 11-свф

Всего машины и оборудование 601

Энергетическое оборудование 602

Электротехническое оборудование 604

Станки металлорежущие и деревообрабатывающие 607

Кузнечно — прессовое оборудование 608

Литейное оборудование 609

Приборы производственного назначения 610

Радиоэлектронное оборудование 619

Подъемно — транспортное оборудование 620

Химическое и нефтяное оборудование 621

Строительно — дорожное оборудование 623

Оборудование для черной и цветной металлургии 624

Оборудование горно — шахтное 625

Технологическое оборудование для легкой промышленности 626

Технологическое оборудование для пищевой промышленности 627

Оборудование для коммунального хозяйства 628

Технологическое оборудование для торговли и общественного 630

питания

Технологическое оборудование для полиграфической 631

промышленности

Железнодорожный подвижной состав 642

Морской и речной флот 643

Автомобили 644

Тракторы, сельскохозяйственные машины 616

Прочие виды транспорта 646

Прочие виды машин и оборудования 638

3. 3. На следующем этапе осуществляется расчет индекса цен на машины и оборудование для отраслей, в которых они применяются (т.е. индекса цен приобретения оборудования). Для этого используется формула (7):

n

Iопj = SUM Wij x Iпрi (7),

i = 1

где Iопj — индекс цен на машины и оборудование для j-й отрасли, в которой оборудование приобретается;

Iпрi — индекс цен производителей оборудования по i-й группе;

Wij — доля i-й группы оборудования в его общем объеме по j-й отрасли, определяемая по данным формы N 11-свф «Сведения о составе введенных в действие новых основных фондов за 1995 год», SUM Wij = 1;

n — количество основных групп оборудования.

3.4. Полученные индексы цен по каждой отрасли не учитывают изменения тарифов на грузовые перевозки, величины снабженческо — сбытовых расходов и ставки налога на добавленную стоимость. На следующем этапе по формуле (8) осуществляется поправка индекса цен на машины и оборудование с учетом вышеперечисленных факторов:

Iокj = Iопj x [1 — (Tjt + Тjсн + Тjндс)] + It x Tjt + Iсн x Тjсн +

+ I x Тjндс (8),

где Iокj — индекс цен на машины и оборудование для j-й отрасли с учетом индексов тарифов на грузовые перевозки, снабженческо — сбытовых расходов и НДС;

It, Iсн, Iндс — индексы изменения соответственно тарифов на грузовые перевозки, снабженческо — сбытовые расходы и НДС;

Tjt, Тjсн, Тjндс — удельный вес соответствующих составляющих в стоимости оборудования по j-й отрасли, измеренный в долях единицы.

Индекс снабженческо — сбытовых расходов рассчитывается как разность между индексами цен на приобретаемые сырье и материалы, предприятий — производителей, тарифов на грузовые перевозки и величины налога на добавленную стоимость, взвешенных на доли соответствующих составляющих в стоимости оборудования в каждой отрасли.

Индекс изменения ставки налога на добавленную стоимость условно принимается равным единице.

Данные об удельных весах тарифов на грузовые перевозки, снабженческо — сбытовых расходов и НДС в стоимости оборудования являются результатами выборочного обследования по форме N 1-ОБ «Сведения о цене приобретения оборудования застройщиками в 1994 году».

3.5. Индекс цен на машины и оборудование инвестиционного назначения по отраслям экономики субъекта Российской Федерации определяется путем взвешивания рассчитанных отраслевых индексов:

* n

Iоб = SUM I okj x Fj (9),

j = 1

*

где Iоб — индекс цен на машины и оборудование инвестиционного

назначения по отраслям экономики;

Fj — удельный вес j-й отрасли в общем объеме инвестиций на оборудование, в долях единицы.

3.6. Веса Tjtj по субъектам Российской Федерации определяются по формуле:

n

Tjt = Sum tj1 x Fj (10),

i = 1

где tj1 — удельный вес транспортных расходов в стоимости оборудования по j-й отрасли для 1-й территории;

Fj1 — удельный вес инвестиций на оборудование по j-й отрасли для 1-й территории в общем объеме инвестиций на оборудование по j-й отрасли.

3.7. Система весов в формулах (9) и (10) определяется по данным ежегодных отчетов по форме N 2-кс «Сведения о вводе в действие объектов, основных фондов и использовании капитальных вложений».

3.8. В соответствии с имеющейся в органах государственной статистики информацией можно рассчитать индекс, характеризующий изменение цен в отчетном периоде по сравнению с предыдущим периодом, а также по сравнению с соответствующим периодом. Однако рекомендуется рассчитывать вышеуказанные индексы к соответствующим периодам предыдущего года с использованием алгоритма приведения ежемесячных индексов цен к единой базе, описанного в п. 6 настоящего документа.

Что такое машинное зрение и как оно работает?

По

  • Бен Луткевич, Технический писатель

Что такое машинное зрение?

Машинное зрение — это способность компьютера видеть; в нем используется одна или несколько видеокамер, аналого-цифровое преобразование (АЦП) и цифровая обработка сигналов (DSP). Полученные данные поступают на компьютер или контроллер робота. Машинное зрение похоже по сложности на распознавание голоса.

Машинное зрение иногда объединяют с термином компьютерное зрение . Эта технология часто интегрируется с искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и глубоким обучением для ускорения обработки изображений.

Как работает машинное зрение?

Машинное зрение использует камеры для захвата визуальной информации из окружающей среды. Затем он обрабатывает изображения, используя комбинацию аппаратного и программного обеспечения, и подготавливает информацию для использования в различных приложениях. Технология машинного зрения часто использует специализированную оптику для получения изображений. Этот подход позволяет обрабатывать, анализировать и измерять определенные характеристики изображения.

Например, приложение машинного зрения как часть производственной системы можно использовать для анализа определенных характеристик детали, изготавливаемой на сборочной линии. Он может определить, соответствует ли деталь критериям качества, и, если нет, утилизировать ее.

В производственных условиях системам машинного зрения обычно требуется следующее:

  • Освещение. Освещение освещает объект или сцену, чтобы сделать его особенности видимыми.
  • Линза. Захватывает изображение и доставляет его на датчик камеры в виде света.
  • Плата захвата, фреймграббер или датчик. Эти устройства совместно обрабатывают изображение с камеры и преобразуют его в цифровой формат в виде пикселей. Датчики изображения преобразуют свет в электрические сигналы, используя либо комплементарную технологию металл-оксид-полупроводник, либо устройство с зарядовой связью.
  • Процессор. Процессор запускает программное обеспечение и соответствующие алгоритмы, которые обрабатывают цифровое изображение и извлекают необходимую информацию.
  • Связь. Эти системы позволяют камерам машинного зрения и системе обработки данных взаимодействовать с другими элементами более крупной системы, обычно используя дискретный входной/выходной сигнал или последовательное соединение.
Камеры и датчики используются для сбора изображений в виде света или фотонов и преобразования их в электрические сигналы или электроны для обработки и использования в промышленных целях.

Существует два типа камер, используемых в производстве машинного зрения: камеры с зональным сканированием и камеры с линейным сканированием. Вот как они работают:

  1. Сканирование области. Эти камеры делают снимки в одном кадре с помощью прямоугольного сенсора. Количество пикселей в сенсоре соответствует ширине и высоте изображения. Камеры с площадным сканированием используются для сканирования объектов одинакового размера по ширине и высоте.
  2. Линейное сканирование. Эти камеры строят изображение попиксельно. Они подходят для съемки объектов в движении или объектов нестандартных размеров. Датчик проходит линейным движением над объектом при съемке. Камеры с линейным сканированием не так ограничены конкретным разрешением, как камеры с площадным сканированием.

Объективы фотоаппаратов отличаются оптическим качеством. Двумя важными характеристиками любой системы технического зрения являются чувствительность и разрешающая способность объектива, которые имеют следующие характеристики:

  1. Чувствительность — это способность машины видеть при тусклом свете или обнаруживать слабые импульсы на невидимых длинах волн.
  2. Разрешение
    — это степень, в которой машина может различать объекты.

Как правило, чем выше разрешение, тем более ограничено поле зрения. Чувствительность и разрешение взаимозависимы. Если другие факторы неизменны, увеличение чувствительности снижает разрешение, а увеличение разрешения снижает чувствительность.

Человеческие глаза чувствительны к длинам волн электромагнитного излучения в диапазоне от 390 до 770 нанометров. Видеокамеры могут быть чувствительны к гораздо более широкому диапазону длин волн. Некоторые системы машинного зрения работают в инфракрасном, ультрафиолетовом или рентгеновском диапазонах.

Binocular, также называемый стерео , для машинного зрения требуется компьютер с усовершенствованным процессором. Кроме того, для восприятия глубины требуются камеры с высоким разрешением, большой объем оперативной памяти и программирование ИИ.

Как используются системы машинного зрения?

Приложения машинного зрения используются в ряде отраслей для выполнения различных задач, включая следующие:

  • Анализ электронных компонентов. Машинное зрение используется при изготовлении печатных плат для таких задач, как проверка паяльной пасты и размещение компонентов.
  • Оптическое распознавание символов. OCR позволяет компьютеру извлекать печатный или рукописный текст из изображений.
  • Распознавание рукописного ввода и подписи. С помощью этих функций компьютер может обнаруживать шаблоны в изображениях почерка и подписей.
  • Распознавание объектов. В автомобильной промышленности беспилотные автомобили используют распознавание объектов на изображениях, сделанных камерами, для выявления препятствий на дороге. Системы машинного зрения также определяют положение объектов, например правильное размещение этикетки на бутылочке с таблетками.
  • Распознавание образов. Анализ медицинских изображений использует распознавание образов для постановки диагноза на основе таких технологий, как магнитно-резонансная томография, сканирование крови и сканирование мозга.
  • Проверка материалов. Возможности машинного зрения в системах контроля материалов обеспечивают контроль качества. Машинное зрение проверяет наличие дефектов, дефектов и загрязнений в различных материалах и продуктах. Например, эти системы могут проверять пилюли и таблетки на наличие проблем во время производства.
  • Проверка валюты. Машинное зрение используется для анализа валют с целью обнаружения поддельных банкнот.
  • Подсчет предметов. Эта возможность используется для подсчета таких предметов, как таблетки в упаковке или бутылки в футляре.

Машинное зрение в AI

AI используется в машинном зрении для ускорения процесса принятия решений. ИИ способен обрабатывать большое количество изображений и данных, которые раньше было слишком сложно собрать.

Примеры использования ИИ с машинным зрением:

  • Распознавание подписи и символов требует определенного уровня точности, с которым может помочь ИИ.
  • В производстве ИИ помогает распознавать объекты и проверять материалы, позволяя системам машинного зрения понимать допустимые вариации формы и текстуры объекта или материала.
  • При обеспечении качества система с поддержкой ИИ может интерпретировать допустимые аномалии, а не отклонять все, что не соответствует строго одной спецификации.

Машинное зрение в робототехнике

Машинное зрение в сочетании с искусственным интеллектом и глубоким обучением расширяет роль роботов в выполнении задач на производственной линии, таких как сбор, сортировка, размещение и сканирование производственной линии.

Эта комбинация технологий также позволяет робототехнике работать в других средах, таких как супермаркеты, больницы и рестораны.

В этом розничном магазине Amazon Go система машинного зрения в кассовой системе внутри белых киосков сканирует товары, которые покупатели покупают, проходя мимо.

Например, робот с машинным зрением может перемещаться по проходам супермаркета, собирая данные о товарах на полках магазина. Он сканирует продукты с помощью технологии радиочастотной идентификации для считывания штрих-кода и может избегать препятствий в людных проходах. Розничные магазины Amazon Go используют системы машинного зрения для мониторинга запасов и проверки клиентов, когда они готовы платить.

Технология машинного зрения обеспечивает автоматизацию, позволяя объединять последовательности процессов в различных приложениях в сеть. Машинное зрение также делает сотрудничество между роботами и людьми более эффективным и безопасным.

Например, в супермаркете робот может быть выделен для выполнения задач по управлению запасами, чтобы у сотрудников было больше времени для помощи покупателям. Он может выполнять сканирование инвентаря чаще, чем люди, с большей точностью. На сборочной линии роботы с машинным зрением могут анализировать опасные материалы и выполнять другие опасные задачи, не подвергая рабочих небезопасным условиям.

Данные, собираемые и используемые роботами с машинным зрением, могут обрабатываться в облаке или на границе сети, что обеспечивает масштабируемость и подробный анализ данных.

В чем разница между машинным зрением и компьютерным зрением?

В некоторых случаях термины машинное зрение и компьютерное зрение используются как синонимы. В остальных случаях проводится разграничение.

Машинное зрение часто ассоциируется с промышленным применением способности компьютера видеть. Термин компьютерное зрение часто используется для описания любой технологии, в которой перед компьютером стоит задача оцифровки изображения, обработки содержащихся в нем данных и выполнения каких-либо действий.

Другое различие, которое иногда проводится, заключается в вычислительной мощности, т. е. в разнице между машиной и компьютером. Система машинного зрения обычно имеет меньшую вычислительную мощность и используется в условиях бережливого производства, выполняя практические задачи с высокой скоростью для получения данных, необходимых для выполнения определенной работы.

Системы компьютерного зрения собирают как можно больше данных об объектах или сценах и стремятся полностью их понять. Компьютерное зрение лучше подходит для сбора общей передаваемой информации, которую можно применять для решения различных задач. Это также может быть выполнено без камеры, поскольку этот термин может относиться к способности компьютера обрабатывать изображения из любого источника, включая Интернет.

Машинное зрение — одно из многих применений ИИ в производстве. Узнайте о других способах, с помощью которых производственные компании используют ИИ для упрощения бизнес-процессов и повышения эффективности.

Последнее обновление: июль 2022 г.

Продолжить чтение О машинном зрении
  • Что такое компьютерная галлюцинация?
  • Машинное зрение позволяет страховщикам забыть о бумаге
  • Встроенное зрение в IoT
  • Как роботизированная автоматизация склада изменила цепочку поставок
  • 9 лучших применений искусственного интеллекта в бизнесе
Копайте глубже в технологиях ИИ
  • устройство с зарядовой связью

    Автор: Роберт Шелдон

  • распознавание изображений

    Автор: TechTarget Contributor

  • AWS выпускает сервисы машинного обучения для промышленных клиентов

    Автор: Марк Лаббе

  • Amazon подчеркивает дистанцирование с помощью Distance Assistant

    Автор: Марк Лаббе

ПоискБизнесАналитика

  • Модернизация талантов — один из ключей к успеху в аналитике

    Добавление главного сотрудника по данным, найм инженеров по данным и внедрение программы грамотности в отношении данных являются важными аспектами достижения . ..

  • Викторина по науке о данных: проверьте свои знания

    Хотите стать специалистом по данным? Этот короткий тест проверит, что вы знаете о процессе обработки данных, необходимых навыках …

  • ThoughtSpot запускает интеграцию с Google Sheets

    Сочетание платформы поставщика аналитики на основе NLP с электронной таблицей предназначено для того, чтобы помочь совместным клиентам получить …

ПоискCIO

  • Риск осведомителей возрастает с принятием политики ИИ

    Крупные технологические компании — не единственные, кто должен беспокоиться о последствиях со стороны осведомителей. ИТ-директора из всех отраслей должны…

  • Проблемы совместимости метавселенной и их влияние

    Открытая метавселенная, которая имитирует то, как мы работаем в реальном мире, зависит от совместимости. Что такое интероперабельность, зачем она. ..

  • Лучшие платформы метавселенной, о которых нужно знать в 2023 году

    Это первые дни для платформ метавселенной, особенно для предприятий. Вот что нужно знать и какие платформы использовать…

SearchDataManagement

  • Cinchy привлекает 14,5 млн долларов для расширения управления данными программного обеспечения

    Технология стартапа направлена ​​на то, чтобы помочь предприятиям извлекать данные из приложений, где они могут быть заблокированы, чтобы пользователи могли больше …

  • InfluxDB Cloud обновляет движок базы данных временных рядов

    InfluxData обновила свою облачную службу базы данных InfluxDB, добавив новый движок, новые возможности хранения и данных в реальном времени, а также …

  • 4 проблемы с качеством данных, которые мешают операциям с данными

    Проблемы с качеством данных представляют угрозу для принятия решений организациями. Неточные, противоречивые, отсутствующие и повторяющиеся данные…

ПоискERP

  • Проекты устойчивого развития бизнеса требуют грамотного анализа данных

    В этом вопросе и ответе Стивен Киз из IFS обсуждает, почему проекты устойчивого развития для организаций являются сложными задачами, но данные …

  • CRM против ERP: понять различия

    Некоторым компаниям может потребоваться программное обеспечение CRM в дополнение к их системе ERP. Узнайте больше о CRM и ERP и о том, подходит ли ваша компания …

  • Новые способы повторного использования CO2, обезуглероживания стали и цемента

    Промышленный сектор имеет огромный углеродный след. Вот почему некоторые компании работают над очисткой стали и цемента и находят…

Машинное зрение | Когнекс

Установив около миллиона систем машинного зрения, Cognex является самой надежной компанией в мире в области машинного зрения. У нас есть люди, опыт и знания, чтобы убедиться, что технологии машинного зрения, которые вы внедряете, выполняют именно ту работу, которая вам нужна, чтобы сделать их правильными для ваших клиентов.

Решения Cognex для двухмерного и трехмерного машинного зрения

  • Видеосенсоры

    Идеально подходит для защиты от ошибок; установить новые стандарты ценности, простоты использования и гибкости

  • In-Sight Vision Systems

    Простые в использовании интеллектуальные камеры промышленного класса с передовой технологией машинного зрения.

  • Системы машинного зрения 3D

    Получение высокоточных измерений характеристик поверхности для точных 3D-контролей

  • Серия 3D-A5000

    Решайте 3D-приложения с непревзойденной производительностью, точностью и надежностью.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *