Компьютерное зрение через облако

Различные уровни обнаружения масштабируемого пространства могут работать параллельно, а база данных, с которой вы сравниваете свои изображения, может быть распределена по нескольким серверам.

Как я понимаю, вы хотите создать некую дополненную реальность. Я не могу ответить однозначно да или нет, можно ли это сделать с текущей мощностью мобильного процессора и пропускной способностью.

Я бы начал с реализации очень примитивного обнаружения функций на стороне клиента, а затем отправил неподвижные изображения на сервер (ключевым является высокое разрешение). Сервер может обрабатывать изображение с большой вычислительной мощностью и проверять объекты по базе данных. Затем пришлите результат.

Затем клиент может связать свое самое основное обнаружение функции с ответом сервера и, таким образом, создать «помеченное» видео в реальном времени. Сервер должен вызываться, когда клиент обнаруживает, что доступны новые данные изображения (пользователь поворачивает телефон в другом направлении).

Это будет стоить того, только если

1) вы можете сжимать свои данные изображения или функции достаточно, чтобы быть жизнеспособными с любой пропускной способностью, которая есть у пользователя

2) выполняемые вами вычисления достаточно велики/сложны, чтобы их невозможно было выполнить в браузере.

Если вы решите, что оба эти утверждения верны, то проще всего будет рассмотреть отправку ваших функций или изображений через веб-сокеты на сервер, который готов их классифицировать или выполнять любую необходимую вам обработку. Возможно, посмотрите на структуру websocket tornado для python, тогда вы сможете без особых проблем интегрироваться с привязками python OpenCV. Основываясь на информации, которую вы предоставили, мне трудно сказать что-то большее.

Поможет ли распределенная система, зависит от того, что вы собираетесь делать (какой алгоритм CV), но, скорее всего, поможет, если у вас есть возможность его реализовать.

Я бы посоветовал вам взглянуть на решения javascript в браузере, потому что сетевая задержка будет большой проблемой.

См. http://vision.ai. Они запускают кикстартер, приложение компьютерного зрения для тонкого клиента, где компьютерное зрение происходит на удаленном сервере. У них есть детекторы объектов, трекеры и другие виджеты и методы для обучения этим возможностям. Финансируйте их, если хотите, чтобы это произошло.