Bildeanalyse

På NR har vi mer enn 30 års erfaring innen bildeanalyse og maskinlæring, og våre metoder anvendes i mange ulike bransjer som helse, transport, hav, klima og miljø, og teknologi.

Vi jobber med forskjellige typer bildedata fra kameraer og sensorer, og deteksjon, karakterisering og gjenkjenning av ulike typer objekter og fenomener i bilder og bildesekvenser er sentrale temaer for mange av våre prosjekter. Vi har også erfaring med andre datatyper som akustiske signaler, lydopptak og tekst.

Innen medisin og helse utvikler vi metoder for å gjenkjenne tegn til sykdom på røntgen- og ultralydbilder, mens vi jobber tett med aktører i havindustrien for å beregne fiskemengder fra marin akustikkdata. I IARI-prosjektet samarbeider NR med Bane Nor og utvikler algoritmer som gjenkjenner feil på jernbanens infrastruktur ved å analysere bilder tatt av kameraer på tog og droner.

Uansett anvendelsesområde, vil det som regel finnes effektive løsninger i metodiske tilnærminger som kombinerer tilgjengelig informasjon, kontekst og observerte data.

Hovedområder

En stor mengde observasjonsdata samles i dag inn fra marin sektor med ulike typer sensorer. Det kan dreie seg om akustiske data fra ekkolodd, bilder og video fra havbunn eller trål, fly eller dronebilder av sjøpattedyr, eller ulike typer av bilder fra mikroskop. Dataene inneholder verdifull informasjon som er viktig for overvåking av bestander og økosystemet i havet.

Bildeanalyse brukes i disse bransjene

Aktuelle prosjekter