доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Научно-исследовательского института – Республиканского исследовательского научно-консультационного центра экспертизы (Россия, 127055, г. Москва, ул. Образцова, 12, корп. 2)
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.
В дифрактометрических системах измерения основным достоинством является привязка к эталону длины. В качестве эталона выступает длина волны зондирующего излучения. В настоящей работе описано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать функции получения расчетных данных по дифракции зондирующего излучения, формирования базы данных с расчетными значениями и использования этих данных в системах измерений.