Искусственный интеллект и машинное обучение. Рубрика в журнале - Программные системы: теория и приложения
Статья научная
Предложен метод анализа изображений растений, полученных с одной камеры, для определения кроны растения и детектирования её отдельных цветовых оттенков. Рассмотрена возможность визуальной оценки состояния растений с использованием среднего арифметического взвешенного расстояния до эталонов. Приведено описание экспериментальной установки автоматизированного ухода за растениями, с помощью которой были собраны анализируемые данные.
Бесплатно
Жестовое управление полетом малого беспилотного летательного аппарата
Статья научная
Рассмотрена задача построения жестовых команд для управления малым беспилотным летательным аппаратом, таким как квадрокоптер. Получаемые видеокамерой команды идентифицируются классификатором на основе сверточной нейронной сети, а мультимодальный интерфейс управления, оснащенный интеллектуальным решателем, преобразует их в команды управления квадрокоптером. Нейронные сети из библиотеки моделей нейронных сетей Ultralytics позволяют выделять целевые объекты в кадре в режиме реального времени. Команды управления квадрокоптером поступают в специализированную программу на смартфоне, разработанную на базе симулятора полетов DJI SDK, которая посылает команды по радиоканалу дистанционного управления. Исследовано качество распознавания разработанных жестовых команд для квадрокоптеров DJI Phantom 3 standard edition. Представлено краткое руководство в виде сценариев работы оператора с беспилотными транспортными средствами. Раскрыты перспективы жестового управления несколькими транспортными средствами в экстремальных условиях с учётом сложностей безопасности совместного полета и взаимодействия летательных аппаратов в ограниченном пространстве.
Бесплатно
Статья научная
Неклассическая пропозициональная логика $L_{S_{2}}$ построена на базе алгебраической системы, содержащей булеву алгебру множеств и два отношения между множествами: $\subset$ и $=$. Ближайшим аналогом ее является силлогистика Аристотеля, математической моделью которой является алгебраическая система с Булевой алгеброй множеств и одним отношением $\subset$. Недостатком силлогистик, в основе которых лежит алгебраическая система с одним отношением $\subset$, является многосмысловость интерпретации их формул и атомарных суждений. Под логико-семантической моделью предметной области в данной работе мы понимаем совокупность формулы универсальной силлогистики $L_{S_{2}}$ и ее семантического значения, в качестве которого выступает конечное множество неотрицательных целых чисел. Предлагается алгоритм вычисления семантического значения конъюнктивной правильно построенной формулы $L_{S_{2}}$, обладающий высоким уровнем параллелизма на уровне задач, на уровне данных и на уровне алгоритмов, реализующих операции над составляющими множествами. В силу особенностей операций объединения, пересечения и дополнения универсума над конечными множествами все процессы их вычисления и решения подзадач происходят на битовом уровне и, как правило, эффективно реализуются на алгоритмических языках. В предлагаемом алгоритме переход на битовый уровень и обратно реализуется набором программных средств.
Бесплатно
О декомпозиции метода построения энкодера языковой модели
Статья научная
Энкодер в составе языковой модели является механизмом преобразования текстовой информации в эффективное числовое представление, пригодное для решения широкого круга задач обработки текста при помощи нейросетевых методов. В данной статье предложен способ декомпозиции процесса обучения языкового энкодера. Рассматриваются вопросы целесообразности такой декомпозиции с точки зрения снижения вычислительных затрат, контроля качества на промежуточных стадиях обучения, обеспечения интерпретируемости результатов каждой стадии. Приводятся оценки качества энкодера.
Бесплатно
Повышение качества видеопотока от системы технического зрения беспилотного летательного аппарата
Статья научная
В исследовании приведены результаты работы над программно-аппаратным комплексом для повышения качества видеоданных, получаемых от беспилотных летательных аппаратов. Рассмотрены задачи деконволюции отдельных кадров (удаление смазов) и стабилизации видеопотока с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Представлены аналитические и практические результаты, позволившие подобрать решения для обработки данных от БПЛА в режиме реального времени.
Бесплатно
Статья научная
В настоящей работе представлено исследование на тему применения нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации различных продуктов питания на прилавках универсальных магазинов. Сиамские сети - это особый класс нейросетевых архитектур, объединяющий в себе две свёрточные подсети. Его часто используют в задачах сопоставления объектов, поскольку по сравнению с традиционными свёрточными нейронными сетями он не требует большого количества обучающих данных. В ходе работ сгенерирован собственный набор данных, включающий пять различных категорий продуктов. В результате удалось достичь точности в 97.5% при обучении.
Бесплатно
Распознавание кадастровых координат с использованием свёрточно-рекуррентных нейронных сетей
Статья научная
В статье исследуется применение свёрточно-рекуррентных нейронных сетей (CRNN) для распознавания изображений кадастровых координат объектов на отсканированных документах ППК «Роскадастр». Комбинированная архитектура CRNN, объединяющая свёрточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), позволяет использовать преимущества каждой из них для обработки изображений и распознавания содержащихся в них непрерывных цифровых последовательностей. При проведении экспериментальных исследований были формированы изображения, состоящие из заданного количества цифр, построена и исследована CRNN модель. Формирование изображений цифровых последовательностей заключалось в предобработке и конкатенации изображений образующих их цифр из собственного набора данных. Анализ значений функции потерь и метрик Accuracy, Character Error Rate (CER) и Word Error Rate (WER) показал, что использование предложенной CRNN модели позволяет достичь высокой точности распознавания кадастровых координат на их отсканированных изображениях.
Бесплатно
Распознавание табличной информации с использованием свёрточных нейронных сетей
Статья научная
Показана актуальность выявления табличной информации и распознавания её содержимого для обработки отсканированных документов. Описано формирование набора данных для обучения, валидации и тестирования нейронной сети глубокого обучения (DNN) YOLOv5s для обнаружения простых таблиц. Отмечена эффективность использования этой DNN при работе с отсканированными документами. С использованием Keras Functional API сформирована свёрточная нейронная сеть (CNN) для распознавания основных элементов табличной информации - цифр, основных знаков препинания и букв кириллицы. Приведены результаты исследования работы этой CNN. Описана реализация выявления и распознавания табличной информации на отсканированных документах в разработанной ИС актуализации информации в базах данных системы ЕГРН Росреестра.
Бесплатно
Распознавание цифровых последовательностей с использованием свёрточных нейронных сетей
Статья научная
В статье показана актуальность задачи преобразования в текстовой формат элементов изображений, содержащих последовательности машинописных цифр. На примере распознавания табличной информации из отсканированных документов ППК «Роскадастр» предложено возможное решение этой задачи с использованием свёрточных нейронных сетей (CNN). Описаны принципы формирования наборов данных и моделей CNN для распознавания последовательностей из двух, трёх и четырёх цифр. Приведены результаты экспериментального исследования этих моделей и показана их эффективность. Описана интеграция моделей CNN в разрабатываемую в настоящее время информационную систему (ИС), предназначенную для автоматизированного перевода отсканированных документов в их текстовые аналоги.
Бесплатно
