Определение глубины обычно достигается с помощью физических датчиков, таких как ToF (время полета) и LiDAR, где данные о глубине передаются непосредственно датчиком. Существуют и другие фотограмметрические подходы, в которых используются пары камер, известные как «стерео». Фотограмметрический подход имеет последствия для обработки. Однако у нас были некоторые многообещающие разработки, такие как «Google Tango» с использованием стереопары технологии определения глубины. Но, к сожалению, Google решил убить «Google Tango» ради ARCore.
Учитывая всю зависимость от оборудования и обработки, были предприняты усилия по устранению этих зависимостей и включению определения глубины по отдельным изображениям (монокуляр) с помощью машинного обучения.
Определение глубины — примитивная задача, которую нужно решить в области робототехники, автономных транспортных средств и расширенной реальности (SLAM). В настоящее время в автономных транспортных средствах определение глубины решается двумя основными подходами.
Обновление комбо устройства Inspector Barracuda
- Использование датчика LiDAR
- Использование модели ML / AI под названием monodepth
В этой статье мы собираемся использовать предварительно обученную моноглубокую модель машинного обучения, чтобы обеспечить определение глубины для приложений Unity с помощью веб-камеры. Monodepth — это модель машинного обучения на основе CNN, и выполнение ее на мобильном оборудовании может быть дорогостоящим. Давайте узнаем, насколько эффективен Unity Barracuda с точки зрения производительности. Прежде чем мы продолжим, уже существует оптимизированная для мобильных устройств / Edge версия monodepth, портированная MIT в fastdepth.
В этой статье я использовал уже портированную и преобразованную в ONNX модель отсюда. Вы можете скачать модель ONNX, чтобы поэкспериментировать с ней на своей стороне.
Шаг 1. Настройка Unity Barracuda
Создайте новый проект Unity 3D (2019.3) и импортируйте «Barracuda» с помощью «Окно → Диспетчер пакетов»
Выберите Barracuda и нажмите «Установить».
После импорта Barracuda скопируйте файл fastdepth_7.onnx в папку Assets. Программа импорта ONNX автоматически распознает и импортирует модель в проект. После импорта важно обратить внимание на размеры входной и выходной формы, как показано ниже.
Эта модель имеет входную форму (1,224,224,3), которая является (пакет, ширина, высота, каналы), что означает, что вход представляет собой один пакет из 224 x 224 пикселей значений RGB.
Точно так же форма вывода (1,224,224,1) означает, что вывод представляет собой единый пакет значений глубины 224 x 224 пикселей.
С этим пониманием давайте создадим скрипт, который будет читать поток веб-камеры и передавать его в fastdepth ONNX, строить карту глубины и облако точек из выходных данных глубины.
Барракуда Barracuda 301
Шаг 2: Настройка сцены
Наша установка сцены выглядит примерно так: холст (пространство экрана — камера) с двумя изображениями Raw внутри него. Один для рендеринга входящего потока веб-камеры, выровненного по правому нижнему углу холста. Второй RawImage предназначен для рендеринга изображения глубины в левом нижнем углу холста.
Добавьте в сцену простой объект 3D-куб, переименуйте его в «PointCloud» и выровняйте его по центру обзора камеры. Эта кубическая сетка будет изменена с помощью облака точек, которое мы генерируем из карты глубины, преобразованной из веб-камеры. Материал, назначенный этому кубу, представляет собой настраиваемый материал с настраиваемым шейдером Point Cloud (Google — Tango / PointCloud).
Шаг 3: Скрипт для выполнения модели
Создайте новый сценарий C # и назовите его «DepthSensor» и объявите 3 сериализуемых поля, как показано ниже.
public class DepthSensor : MonoBehaviour < [SerializeField] private NNModel _monoDepthONNX; [SerializeField] private RawImage _sourceImageView; [SerializeField] private RawImage _destinationImageView;
Скрипт должен быть прикреплен к игровому объекту PointCloud в сцене. Эти 3 поля должны быть установлены в инспекторе таким образом, чтобы,
В Unity Barracuda нам нужна модель времени выполнения и воркер.
m_RuntimeModel = ModelLoader.Load(_monoDepthONNX); worker = WorkerFactory.CreateComputeWorker(m_RuntimeModel);
m_RuntimeModel будет содержать экземпляр предварительно обученной модели во время выполнения. а рабочий нужен для исполнения (вывода).
Для выполнения модели в метод «Обновить» добавляются следующие строки.
var tensor = new Tensor(inputTexture); var output = worker.Execute(tensor).PeekOutput(); float[] depth = output.AsFloats();
Да, это все, что нужно для загрузки модели машинного обучения, ее выполнения и получения результатов.
Для создания текстуры глубины и облака точек из полученной глубины добавлен DepthSensor.cs с дополнительным кодом. Полный класс выглядит следующим образом:
Вот некоторые результаты этого эксперимента,
Слева — изображение глубины, полученное с помощью fastdepth.
Середина — облако точек, созданное на основе глубины и RGB.
Справа — фактическая трансляция с веб-камеры
Внешний вид:
Интерьер:
Резюме:
Весь эксперимент проводится на телефоне Android (Samsung Galaxy S9 +), и мы смогли получить приличные 30 FPS из коробки без какой-либо настройки производительности. Это делает его мобильным и дружественным к Edge (Raspberry Pi и тому подобное). Хотя точность вывода спорна, его все же можно использовать для некоторых практических приложений компьютерного зрения для робототехники и XR (SLAM). Предобученной модели (fastdepth) ONNX почти 2 года. мы также могли увидеть повторное обучение модели с использованием последних наборов данных, чтобы получить приемлемую точность.
Можем ли мы сделать из него приложение 3D-сканера?
Может не сейчас. Однако это может стать реальностью через короткий промежуток времени, когда модель fastdepth улучшится.
Источник: digitrain.ru
Barracuda WAF-as-a-Service
16 мая 2018 года компания Barracuda Networks анонсировала облачный сервис для обеспечения информационной безопасности веб-сайтов и приложений. Решение представляет собой межсетевой экран прикладного уровня, специально ориентированный на интернет-приложения (web application firewall) и предлагаемый в качестве сервиса (без установки на компьютерные системы клиентов).
Услуга под названием Barracuda WAF-as-a-Service предоставляет защиту от кибератак седьмого уровня, DDoS-атак, внедрения SQL-кода, уязвимостей «нулевого дня» и из числа OWASP Mobile Top 10, атак, использующих XML или JSON и др.
Интерфейс WAF-as-a-Service
Разработчики утверждают, что решение, построенное на проверенных технологиях безопасности веб-приложений Barracuda, упрощает и ускоряет развертывание защиты. Разработчики ПО могут использовать ее уже на стадии создания продукта и в дальнейшем, уменьшая или вовсе устраняя необходимость вручную тестировать код.
Barracuda WAF-as-a-Service позволяет полностью контролировать и настраивать политики безопасности для каждого приложения. Базовый уровень защиты включает автоматическое исправление уязвимостей, а можно пользоваться предварительно созданными шаблонами для защиты популярных приложений, вроде WordPress и SharePoint. Шаблоны при необходимости можно корректировать.
В пресс-релизе производителя подчеркивается, что WAF-as-a-Service обеспечивает защиту веб-приложений корпоративного уровня и экономит деньги клиентов, поскольку им не нужно развертывать ИБ-оборудование и управлять им.
Сервис использует технологию Barracuda Vulnerability Remediation Service (BVRS), при помощи которой ИТ-администраторы могут отслеживать и автоматически устранять уязвимости веб-приложений.
Комментируя запуск WAF-as-a-Service, аналитики Gartner отметили, что растет спрос на сервисные предложения, в том числе IaaS, что создает для участников рынка, вроде Barracuda, не только дополнительные риски, но и возможности для роста и создания новых продуктов. [1]
Примечания
Источник: www.tadviser.ru
Помогите настроить Barracuda Alex в программе
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы писать комментарии, задавать вопросы и участвовать в обсуждении.
Я езжу на Opel Zafira A
Здравствуйте. В программе zavoli bora какие форсунки выбрать для барракуда?
Я не знаю, а какие есть в списке? К примеру Ханна грин или Ханна блек
Я езжу на Opel Zafira A
Вот список форсунок в проге
Я езжу на Opel Zafira A
slava-fierwolf
Я не знаю, а какие есть в списке? К примеру Ханна грин или Ханна блек
Я езжу на LADA Калина универсал
Вопрос такой:
1-Какие форсунки выбрать в программе для данного двигателя 60 к.вт 81 л.с, так как Барракудд 1.9 в программе нет?
2-Какой диаметр дюзов должен быть?
3-Что означает в Автокалибровке когда на шкале палочка стоит правее зелёной (самого края) ?
4-При переключении с бензина на газ, время бензина падает, скажем с 4.00 на 3.50
Ответ представителя Диджитроник:
Можно выбрать HANA GREEN, жиклеры нужно делать 1,8-1,9.
На счет шкалы, это говорит о том что жиклеры немного великоваты. На счет того, что время впрыска падает при переключение на газ, Вам правильно написали выше, это говорит о том, что смесь богатая и бензиновый блок вводит коррекции на время открытия.
Источник: www.drive2.ru