Разработка алгоритма функционирования и особенности обучения когнитивного модуля искусственного интеллекта роботизированной системы тепличного растениеводства

Разработка алгоритма функционирования и особенности обучения когнитивного модуля искусственного интеллекта роботизированной системы тепличного растениеводства

Раздел находится в стадии актуализации

Мобильная часть когнитивного модуля и его программное обеспечение предназначены для обработки потока фото- и видеоданных. При этом создаются датасеты, используемые в системах искусственного интеллекта на базе сегментарных моделей нейронных сетей глубокого обучения. В работе приведены результаты разработки алгоритмов машинного обучения и функционирования нейросети мобильной части когнитивного модуля роботизированной системы тепличного растениеводства и программного обеспечения для реализации разработанных алгоритмов. Представленная разработка основана на методе распараллеливания потоков видеозахвата. Тренировка нейронных сетей для определения применимости методов распознавания осуществлена средствами DIGITS с использованием фреймворка Caffe. Координатная привязка реализована на основе команды оператора о захвате сенсорами фиксируемого объекта с автоматическим определением его положения по координатам, получаемым от энкодера. Результаты сохраняются в файловой системе каталогов изображений с указанием координат пространственной привязки объектов фиксации в имени файлов.
Беневоленский Сергей Борисович
ГО УВПО «МАТИ»-РГТУ им. К.Э.Циолковского

124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом 1, МИЭТ, ауд. 7231

+7 (499) 734-62-05
magazine@miee.ru