Модель машины по фотографии
Теперь можно узнать марку и цену автомобиля по фотографии
Ежедневно мимо нас пролетают сотни машин. Иномарки и отечественные, кроссоверы и седаны, бизнес-класс и бюджетные варианты для семьи — у каждой своя история, свои характеристики и своя цена на вторичном рынке.
Машин столько, что запутаться в их модельной линейке может даже настоящий специалист. Но это в прошлом!
Один из самых популярных сервисов для покупки и продажи подержанных и новых автомобилей Авто.Ру [Скачать из App Store] анонсировал выход новой версии своего приложения для iOS и Android устройств. Главная нововведение апдейта — интегрированный алгоритм распознавания марки и модели автомобиля по фотографии.
Узнать, какой автомобиль стоит у соседнего подъезда или припаркован у стен вашего офиса теперь не составит труда.
Открываете приложение Авто.ру, выбираете меню Угадать авто по фотографии, наводите на автомобиль, делаете снимок, нажимаете Распознать и через мгновение вы знаете об автомобиле все: от цены до подробных характеристик.
Необязательно делать красивый снимок всего автомобиля — достаточно лишь зафиксировать характерную часть кузова.
Распознает автомобили Авто.ру максимально быстро: для обучения интеллектуальной интеллектуальной системы потребовались около 6 миллионов фотографий и технология компьютерного зрения от Яндекс. В результате, вы получаете четкую картину о характеристиках и средней стоимости автомобиля на рынке с подборкой наиболее интересных предложений.
Если вы немного путаетесь в марках авто, Авто.ру придет на помощь. Просто установите или обновите приложение до актуальной версии и информация о более чем 3000 моделей автомобилей у вас в кармане.
«Авто.ру» запустил нейросетевой сервис для распознавания автомобилей Статьи редакции
Сервис объявлений о продаже автомобилей «Авто.ру» запустил в своих приложениях для iOS и Android функцию распознавания автомобилей. Эта опция позволяет найти марку и модель машины по фотографии, а затем изучить объявления о ней, опубликованные на сайте, рассказали vc.ru в компании.
Приложение определяет автомобиль с помощью нейросетевой технологии «компьютерного зрения» «Яндекса» — например, она используется в переводчике, который распознаёт текст по фотографии. Чтобы распознать машину, приложение отправляет фото на серверы «Яндекса», а затем показывает результат — марку, модель и, если достаточно статистики, среднюю стоимость на «Авто.ру».
Для обучения базы сервиса использовалось около 6 млн фотографий из базы «Авто.ру» — в компании говорят, что это позволяет находить машину по фото части кузова, салона или приборной панели. «Это изображения реальных машин в городских пейзажах, снятые на «мыльницу» или камеру смартфона с тысяч разных ракурсов. Поэтому приложение угадывает автомобили на уровне эксперта», — объясняют в компании.
Сейчас в базе приложения находится более 100 марок и 1000 моделей машин из каталога «Авто.ру» — на старте сервис умеет определять только автомобили, позже появятся мотоциклы. Распознав транспортное средство, приложение предлагает ознакомиться с объявлениями о продаже таких машин на «Авто.ру».
«На улицах встречается множество интересных автомобилей. В таких случаях часто хочется узнать, что это за машина и сколько она может стоить», — привёл пример руководитель мобильной разработки компании Максим Чекмарёв. По его словам, этот сервис стал первым в мире, который решает такую задачу.
«Авто.ру» достаточно известный сервис с почти 20-летней историей. Нас многие знают, но по-прежнему иногда ассоциируют с сайтом из 90-х годов, а это не так. Компьютерное зрение для нас вполне рабочая технология, одна из многих, которая используется внутри сервиса для прикладных задач.
Распознавалка в приложении — игрушка, которая может показать эту скрытую магию и рассказать о наших возможностях. Кроме того, мы рассчитываем, что пользователи будут чаще пользоваться приложением и с большей вероятностью вспомнят о нём, когда придёт время покупать или продавать автомобиль.
— Екатерина Карнаухова, представитель «Авто.ру»
Позже компания собирается использовать такую технологию для упрощения оформления объявлений: пользователь сможет сфотографировать автомобиль, а приложение заполнит поля модели, марки и поколения, говорят в «Авто.ру». «Разработчики привили искусственному интеллекту «чувство прекрасного» — сервис уже научился выбирать самое удачное фото для показа в списке объявлений, и в 10% опубликованных объявлений первой показывается фотография, выбранная машиной», — добавили в компании.
«Яндекс» встроил в «Авто.ру» нейросетевое распознавание машин по фото со смартфона Статьи редакции
30 июня «Яндекс» обновил принадлежащий компании сервис по продаже автомобилей «Авто.ру»: в его мобильных приложениях для iOS и Android появилась возможность распознавания марки и модели машин по фотографии. Об устройстве новой функции представители компании рассказали TJ.
Распознавание машин находится на стартовом экране мобильного приложения «Авто.ру». Можно сделать фото сразу, а можно выбрать из уже сохранённых на телефоне.
Когда фото сделано, приложение отправляет его в облачный сервис, где алгоритм занимается распознаванием машины в кадре. По словам представителей «Авто.ру», на это тратится всего 0,3 секунды, а остальное время — отправка фото на сервер и скачивание результатов — зависит от скорости мобильного интернета.
TJ проверил работу приложения в реальных условиях. Он действительно умеет определять марки машин, даже если сфотографирована всего лишь часть кузова, однако делает это корректно далеко не всегда. Пример: тайский тук-тук «Авто.ру» распознал как Honda Stepwgn.
Здесь Nissan Sunny корректно определился только при полном захвате всего кузова.
Позднее «Авто.ру» корректно определил Toyota Hilux по одной лишь части кузова, но зато Isuzu D-Max также упорно называл «Тойотой». Проблема приложения в том, что оно показывает только самый вероятный из ответов (причём сама вероятность не указана) и не даёт пользователю выбрать правильный, позволив ещё немного обучить нейросеть на новом примере.
Как утверждают в «Авто.ру», для обучения нейросети через неё уже пропустили 6 миллионов фотографий, но она знает пока чуть более 100 марок и 1000 моделей. Технология компьютерного зрения была разработана в «Яндексе», а свой мобильный сервис по распознаванию машин «Авто.ру» называют первым в мире из подобных.
Для обучения нейросети использовались реальные фотографии машин из каталога «Авто.ру», и представители сервиса отмечают, что это сыграло на пользу. На сайте публикуются снимки, сделанные на «мыльницы» и камеры телефонов, поэтому нейросеть училась распознавать машины даже в сложных условиях.
В компании объясняют новую функцию по большей части интересом пользователей к стоимости дорогих и красивых машин: теперь увидев такой автомобиль на улице можно сразу узнать и модель, и цены на неё у дилеров и частных продавцов. С другой стороны, «Авто.ру» собирается экспериментировать: компьютерное зрение будет помогать заполнять строчки объявления автоматически, учиться распознавать битые машины (и указывать эту информацию при публикации), а также выбирать наиболее «красивое» фото для обложки — последняя технология уже применяется в 10% объявлений.
В «Авто.ру» функцию распознавания машин в шутку называют заменой игры в «угадайки»: детской мальчишеской забавы по определению марки машин. Теперь эта забава может сойти на нет: сложно конкурировать даже с некомпетентным противником, но вооружённым обученной на миллионах фотографий нейросетью.
Приложение, умеющее распознавать автомобили
Для этого специалисты обучили нейронные сети «Яндекса» (купил Авто.ру в 2014 году) на шести миллионах фотографий реальных машин. В результате они получили приложение, которое распознает не только марки, но и модели автомобилей на уровне эксперта. Мы решили посмотреть, как это работает.
Чтобы распознать автомобиль, не надо скачивать ничего дополнительно: на стартовом экране приложения «Авто.ру» нужно просто выбрать соответствующую функцию, сфотографировать машину и нажать на распознавание. После этого снимок отправляется в «облачную» нейронную сеть «Яндекса», распознается за 300 миллисекунд, и затем результат отображается на экране.
сивик 8 года,сначала подумал аккорд,потом приус,только с третьей попытки узнал
Идеальное приложение для ТП. «Так, этот нищеброд на машине всего за 1.5 ляма, мимо. О! 3.5 ляма. Наш клиент, пошли знакомиться.»
Мой ФФ1 распознал как ФФ2
Сука уроды, а на андроид где?
Как обезопасить бабушек и дедушек от мусора из интернета?
Купили бабушке смартфон, чтобы звонить можно было по мессенджерам и за роуминг не платить. Около месяца бабушка (75 лет) тренировалась отвечать и перезванивать, включать камеру.
Но вот прошло полгода и она пользуется Гуглом для поиска рецептов и неотгаданных слов в кроссвордах, слушает Мулсима Магомаева в Яндекс.музыке и шерстит Ютуб.
Но есть и обратная сторона приобщения к технологиям.
Новостная лента вшитая в виджеты это просто набор мусора из интернета, навроде какие трусы надела Пугачева, куда Малахов закатывает огурцы и как нужно пить настойку боярышника, с приправкой вшитой рекламы.
К технике она привыкла быстро, а вот от желтой прессы её отучить уже не выйдет. Да и много там на пожилых людей направленной, откровенно мошеннической рекламы. Ведь упертая, будет листать пока не напорется. Да и просто часто встречает новости, из-за которых начинаются переживания. Вот в соседнем городе ребенок заболел, надо помочь, а вот свеклу нельзя есть, от нее сифилис жопы начинается.
Так вот, может кто сталкивался? Есть какая-то замена? Лента хороших новостей, может статей про животных, типо national geographic, или просто каких-то хороших подборок, наверняка многим было бы полезно. Приложения для старичков какие.
Как отключить рекламу в Яндекс.Погоде
Случайно нашёл, как просто и бесплатно отключить рекламу в Яндекс.Погоде. Может быть все и так знают, но за всё время на Пикабу я этого не видел.
Так приложение выглядело до:
Заходим в настройки в правом верхнем углу, листаем вниз и ждём на кнопку «О приложении».
Включаем ползунок «не показывать рекламу».
И всё готово! Больше нет рекламы!
Telegram под Android для «пиратов»
Вы удивитесь, уважаемые пикабушники, но выпущена официальная версия Telegram под Android без ограничений на пиратский контент. Источник
Как было раньше? Для того, чтобы на Андроид работал бот Флибуста, мы создавали группу, включали туда, как участника, давали ему права админа и так обходили ограничения.
Теперь всё работает без этих «плясок». Запустили бот, вписали название или автора книги, качаем/читаем.
Кратенько, о установке приложения из файла APK. Скачиваем файл с официального сайта (ссылка выше или ТЫК). Открываем скачанный файл и даём «разрешение на установку из неизвестных источников».
Становится приложение рядом с версией из Плей Маркета, но рекомендую старую версию удалить.
Читер
Отличное приложение
Countthings from photos.
QR-коды. Откуда появились и как используются в современном мире
Смартфон — универсальное устройство для получения и распространения информации. Камеры наших мобильных не только помогают делать селфи для инстаграма, но и обладают способностью расшифровывать информацию, скрытую за QR-кодами. Поговорим, почему все вокруг начали пользоваться двухмерными штрихкодами и как людям удается не заблудиться в пикселях.
QR-коды (от англ. Quick Response, «код быстрого реагирования») придумали на дочернем предприятии Toyota в 1994 году. Японская компания Denso Wave искала способ точной маркировки автомобилей и деталей к ним, чтобы информацию можно было считывать в любом формате. Двухмерное шифрование допускает передачу информации латиницей, иероглифами и даже «пляшущими человечками» Шерлока Холмса, поэтому подошло идеально.
На тот момент в мире уже повсеместно использовались привычные линейные штрихкоды. Они не подходили для сложного производства отслеживания мелких деталей из-за ограниченного количества символов, который каждый мог передать. Кроме того, у QR-кодов высокая читаемость — одна или две ошибки в напечатанном изображении не скажутся на получении информации в будущем. Если со временем код немного стерся, его все равно можно будет идентифицировать — критическое повреждение носителя составляет 30%, что довольно много.
Стандартный QR-код всегда квадратный, контрастный (не обязательно черно-белый) и несет в себе от 21 на 21 пиксель до 177 на 177 пикселей информации. Это не итоговый размер самого кода, а лишь суммарное количество занесенной в рамку зашифрованной информации. Размер печатного варианта QR-кода может быть абсолютно любым — некоторые умудряются сделать так, чтобы его было видно из иллюминаторов пролетающих над зданием или населенным пунктом самолетов.
QR-код — это сжатая до минимума информация, которую можно развернуть на устройстве и изучить во всех подробностях. Хотя гораздо чаще код несет в себе только ссылку на какой-либо материал, максимальный объем хранения данных в самом QR составляет до 15 Кбайт. Стандартное же значение колеблется в значениях от 2–3 Кбайт. Желающим расшифровать большие объемы информации нужно иметь подключение к сети, что фактически делает QR-код подобием бездонной сумки Гермионы Грейнджер. Для распознавания кода сеть не нужна, поэтому его всегда можно «донести» до ближайшего Wi-Fi или до дома.
Повсеместное распространение QR-кодов облегчило не только маркировку товаров на производстве. Коды несут в том числе образовательную функцию, облегчают работу различных служб и автоматизируют ее, а также позволяют обмениваться информацией без привязки к языку. Теперь производители товаров не прикладывают многостраничные инструкции в коробки к утюгам и щипцам для волос — сканер смартфона перенаправляет покупателей на страницу сайта, где им остается лишь выбрать требуемый язык из списка. Получается, что благодаря QR-кодам производители уменьшили стоимость упаковки и сопутствующих товару деталей. Теперь в коробках куда меньше бумаги — хорошие новости для тех, кто переживает за зеленую планету.
У многих QR-коды ассоциируются только с рекламой. На деле же шифрованию поддаются даже книги. Причем их можно дарить друзьям во вполне физическом проявлении. На заметку тем, кто считает, что и в XXI веке книга остается лучшим подарком.
Сложно придумать более удобные таблички для туристов, чем плашки QR. И не менее удобно использовать коды на. кладбищах. Если вы хоть раз искали могилу прабабушки, прыгая по старым захоронениям и «заглядывая в глаза» всем портретам на надгробиях, то наверняка оцените идею привязки каждого захоронения к QR. Впрочем, первоначально эта идея не несет в себе навигацию: двухмерные коды начали добавлять к могилам знаменитостей, которые часто посещают туристы.
На памятнике звезды не напишешь все, что хотелось бы рассказать, а вот благодаря QR можно уместить и музыку, и даже ссылки на фильмы, не говоря уже о текстовых пояснениях. Меня очень вдохновило изображение могилы Юрия Никулина — трудно отрицать, что с каждым поколением об этом великом человеке будут помнить все меньше и меньше, но доступ к информации мы обязаны организовать во всех возможных проявлениях. Впрочем, QR-код можно добавить и на захоронение самого обычного человека. Цифровой след гораздо долговечнее, чем лента «От родных и близких» на пластмассовом венке.
Благодаря высокой степени защиты такого шифрования,на QR-кодах можно построить систему платежей и даже документооборот. Именно так произошло в Китае.
Во-первых, все заведения в Китае имеют собственный QR, к которому привязана определенная платежная система. Например, в кафе совсем не обязательно просить счет у официанта — достаточно сфокусировать камеру смартфона на QR-коде, который наверняка окажется где-то поблизости, и рассчитаться по чеку.
Во-вторых, если вам необходимо заплатить за коммуналку, не придется заходить в профиль на сайте или, в 2020 году в России так все еще делают, стоять в очереди к банкомату. Наводитесь на код в квитанции, подтверждаете транзакцию, и перечисляете деньги на нужный счет.
В-третьих, заходя на вещевой рынок, где продавцы ходят в туалет типа «ведро» и продают вещи по центу за штуку, вы все еще можете использовать QR-код для оплаты. QR в Китае буквально везде, а на смартфоне каждого гражданина Поднебесной стоят приложения WeChat, Alipay или их аналоги.
Так как QR-коды используются в серьезных сферах жизни, находятся и мошенники, которые стараются их подделывать. Наиболее известны два типа злоумышленников: первые подделывают реальные QR, вторые пользуются невнимательностью пользователей.
Тип мошенничества, при котором полностью подделывается QR-код и используется с целью навредить, крайне редок. Представьте, что QR — это валюта. Фальшивомонетчики существовали с момента появления денег, и это не проблема конкретно QR. Второй тип мошенничества куда более популярен: злоумышленники пользуются человеческой невнимательностью.
В 2020 году сложно придумать сферу, где двухмерные коды не используются. При этом QR — далеко не единственный способ шифрования информации, который получил массовое распространение. Вышло так, что разные типы кодов закрепились в конкретных сферах жизни. Например, Aztec Code используются железнодорожными операторами и контролерами, а Data Matrix используют в промышленности, в том числе при производстве бронетехники, авиации и космостроении. К тому же на продуктах питания до сих пор достаточно обычного линейного штрихкода. QR-коды захватили медиа — пожалуй, сейчас это самый удобный способ получать информацию обычным людям. Пользуйтесь QR!
Искусство создавать QR-коды так, чтобы человек хотел потратить время на наведение на него камеры, уже давно продается. Пиарщики и дизайнеры всех мастей изобретают велосипеды, пользуясь гибкостью этого метода шифрования. Не важно, сколько цветов использовано в коде, он останется читаем. Пиксели не обязательно должны быть с прямыми углами — многие обожают скруглять QR. Анимация? Да пожалуйста. В некоторых работах и вовсе вспоминается: «Видишь QR-код? А он есть. »
Анимированный QR-код китайской рисовой компании Yimu Kangdao
QR-код компании, которая занимается прокатом велосипедов и байков
Жители китайской деревни Xilinshui вырастили огромный QR-код из деревьев и кустов — ведет на туристическую страницу, можно сканировать из самолета.
Необычная реклама букмекерской компании — болельщик приходит на стадион… и все вокруг тут же хотят отсканировать его прическу.
QR-код, созданный с помощью печенек Oreo ведет на страницу с вопросом — «Что вам понравилось в QReo?»
Таблички с QR — туристический бонус
В тысячи раз больше информации на любой визитке.
Так производитель точно знает — вы купили бургер
Кольцо на память с доступом к фотогалерее, например. Наверняка опытные ювелиры смогут сделать не только пластмассовую версию.
Случаи из практики 55
— Но вы этого не хотите?
— Не хочу! – горячо ответил мужчина. – Кажется, что еще все впереди и у меня получится ухватить удачу за хвост и подняться над своим текущим уровнем.
— Так в чем же дело? Опускаются руки или недостаток идей?
— Может быть у вас еще одна, которую вы уже давно не решались реализовать? Какая-нибудь максимально необычная?
— По-моему звучит очень перспективно!
— Вы действительно так думаете или просто хотите меня приободрить?
Что это за машина?
Даже если вы не автолюбитель, вам наверняка доводилось разглядывать на улицах автомобили. Некоторые из них так и притягивают взгляд: один похож на причудливое насекомое, в другом можно углядеть черты Дарта Вейдера, а третий вам просто нравится — и, возможно, вы не отказались бы когда-нибудь завести такой же. Когда вы встречаете необычный или просто красивый автомобиль, каждый раз хочется узнать — а что это вообще за машина и сколько она может стоить? Ну так, на всякий случай.
Конечно, можно поискать название на кузове или запомнить, как выглядит понравившаяся машина, а потом поспрашивать знатоков. Но мы придумали более быстрое решение. Сегодня в мобильном приложении Авто.ру появилась распознавалка автомобилей. Просто сфотографируйте машину на смартфон или планшет — и приложение назовёт марку и модель, уточнит, когда она выпускалась, и покажет среднюю цену на Авто.ру. Заодно можно посмотреть объявления о продаже автомобилей той же модели.
Необязательно снимать машину целиком. Иногда для того, чтобы сделать правильную догадку, приложению достаточно одного фрагмента — например, фотографии приборной панели, салона или части кузова.
Отличать одну машину от другой приложение умеет благодаря искусственному интеллекту. В основе модели распознавания лежит нейронная сеть. Для её обучения мы использовали шесть миллионов фотографий — это все снимки, которые были загружены на Авто.ру с момента запуска сайта. В ходе обучения нейронная сеть выявила признаки, характерные для каждой модели авто. По ним можно сделать вывод о том, какая машина изображена на сделанной пользователем фотографии.
Распознавалка автомобилей доступна в приложениях Авто.ру для iOS и Android. Сейчас ей известны более сотни марок и более тысячи моделей легковых машин как российского, так и иностранного производства.
У нас есть ещё несколько идей о том, как использовать технологии компьютерного зрения при поиске автомобилей. Например, мы обучили нейронную сеть выбирать из нескольких снимков автомобиля, загруженных продавцом, самый привлекательный с точки зрения потенциального покупателя. Такой снимок имеет смысл показывать на превью объявления. Компьютерный подбор фотографии уже используется на Авто.ру. Пока это эксперимент — сейчас система срабатывает на каждом десятом объявлении.