Представьте: вы стоите у кассы, а сканер никак не может считать штрихкод на упаковке товара. Знакомая ситуация? Поврежденная этикетка, потертости или просто неудачное освещение мешают считыванию информации. В такие моменты кажется, что прогресс дал сбой из-за пустяка. Что делать, если традиционные методы восстановления штрихкодов уже не справляются? Рассказываем, что придумали в МТУСИ.
Мир штрихкода
Современные товары, медикаменты и даже документы покрыты различными видами маркировок: от классических одномерных штрихкодов до высокотехнологичных RFID-меток. Однако они не защищены от повреждений, причин для которых может быть множество: плохое качество печати и износ упаковки, неблагоприятные условия хранения. Когда дело доходит до распознавания поврежденных штрихкодов, традиционная техника дает сбой.
Алгоритмы искусственного интеллекта
На кафедре «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» активно работают над созданием алгоритмов, способных распознать даже пострадавшие штриховые коды: нейронные сети анализируют изображения, выделяя ключевые элементы кода, несмотря на помехи. Например, если часть штрихкода закрыта другим предметом или смазана, сеть пытается восстановить недостающие данные, опираясь на сохранившиеся фрагменты.
Как это работает
Чтобы создать действительно эффективную систему, необходимо пройти несколько важных этапов. Сначала собирается большой объем данных, включая как целые, так и поврежденные штрихкоды. Эти данные тщательно очищаются и обрабатываются, чтобы модель могла эффективно учиться.
Затем выбирается подходящая нейроархитектура, которая включает генеративно-состязательные сети (GAN) и архитектуру U-Net — сверточной нейронной сети, которая умеет эффективно распознавать визуальные образы и задействовать в грамотном обучении сравнительно небольшое количество примеров. Все эти элементы специально настроены для восстановления поврежденных штрихкодов, но при экспериментах необходимо подбирать их оптимальные настройки (гиперпараметры), чтобы модель обучалась наилучшим образом.
Далее следует этап обучения модели, после которого проводится тестирование на реальных примерах. Если результаты удовлетворяют исследователей, значит, система готова к использованию!
Будущее без потерянных данных
Технологии распознавания поврежденных маркировок будут использоваться для их идентификации, отслеживания и проверки. Это просто: пользователь фотографирует маркировку специальной камерой, а нейросеть показывает ее положение на экране. Если система не может прочитать маркировку из-за повреждений, нейросеть восстанавливает информацию с помощью специальных алгоритмов.
Работа над эффективным восстановлением штрихкодов продолжается, и каждый новый шаг приближает нас к моменту, когда повреждения перестанут быть помехой для распознавания. Технология МТУСИ обещает значительно улучшить процессы идентификации товаров и документов, делая нашу жизнь немного проще и удобнее.
Для более детального погружения в мир отечественных инноваций рекомендуем посетить Национальный центр «Россия», открытый по адресу: Москва, Краснопресненская наб., д. 14. Время работы Центра: ежедневно с 10:00 до 20:00 (кроме понедельника).
💬 А вы часто сталкиваетесь с проблемами во время покупок? Напишите в комментариях!