METHOD OF OBJECTS RECOGNITION USING NEURAL NETWORKS

FIELD: data processing.SUBSTANCE: invention relates to object recognition. Obtaining an image of an object using a camera comprising an image frame processing module using one or a plurality of multiple neural networks F, detecting using said image module and selecting image regions Oiwith objects of interest, transferring image regions Oiwith selected objects of interest at input of one or plurality of several neural networks F inside chamber, calculating, along selected areas, significant features of objects f(Oi), transmitting same image regions Oiwith selected areas of interest to third-party more powerful server, on which the second one or more complex neural networks G is installed, significant features of objects g(Oi) on external neural network G, transmitting back to camera features of objects g(Oi), performing neural network re-education in chamber F using images accumulated in the camera Oiand values of feature vectors g(i) calculated using an external neural network G.EFFECT: high speed and reliability of identifying objects with a camera by training a neural network built into the camera using a more powerful external neural network.5 cl, 3 dwg, 5 tbl Изобретение относится к области распознавания объектов. Технический результат - повышение скорости и достоверности распознавания объектов камерой за счет обучения встроенной в камеру нейронной сети с помощью более мощной внешней нейронной сети. Получают изображение объекта с помощью камеры, содержащей модуль обработки кадров изображения с использованием одной или совокупности нескольких нейронных сетей F, детектируют с помощью указанного модуля изображения и выделяют области изображений Oiс объектами интереса, передают области изображений Oiс выделенными объектами интереса на вход одной или совокупности нескольких нейронных сетей F внутри камеры, вычисляют по выделенным областям значимые признаки объектов f(Oi), передают те же самые области изображений Oiс выделенными областями интереса стороннему более мощному серверу, на котором установлена вторая одна или несколько более сложных нейронных сетей G, вычисляют по выделенным областям значимые признаки объектов g(Oi) на внешней нейронной сети G, передают обратно в камеру признаки объектов g(Oi), производят переобучение нейронной сети в камере F с использованием накопленных в камере изображений Oiи значений векторов признаков g(i), вычисленных с помощью внешней нейронной сети G. 2 н. и 3 з.п. ф-лы, 3 ил., 5 табл.