Разработана практическая база для реализации 3D-оценки позиции. В первой части статьи проанализироваа система автоматизации минимаркетов, которая использует YOLOv8 для распознавания товаров. Во второй части исследованы методы распознавания и сегментации объектов: применение моделей YOLOv8 для распознавания объектов и U-Net для семантической сегментации 3D-моделей. Сделан вывод, что данные работы являются составляющими для решения задачи 3D-оценки позиции и представляют собой обзор решений нескольких небольших задач с использованием нейронных сетей
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Машиностроение
Современные нейронные сети, задействованные в области компьютерного зрения, могут решать обширный диапазон задач в таких сферах, как торговля, робототехника и промышленная автоматизация. Для решения более сложных вопросов, (например, для оценки 3D-объекта по изображению) необходимо решить несколько подзадач (а именно детектирования, сегментации и непосредственной локализации объектов), что даст возможность получить требуемый результат. Для этого проанализируем в пределах статьи такие подходы, как использование YOLOv8 [1] для автоматизации минимаркетов, что обеспечит распознавание и классификацию товаров, и применение YOLOv8 для детекции и U-Net [2] с целью семантической сегментации механических деталей и последующего нахождения расстояния до объекта, расположенного на плоскости. Полученная база и проведенное исследование подходов позволят перейти к решению задачи локализации, или оценки, положения объектов в 3D-пространстве. Таким образом, целью данной статьи является разработка практической базы для реализации 3D-оценки позиции. Для достижения цели нужно решить две практические задачи, применив при этом составляющие 3D-оценки позиции: 2D-детекцию и сегментацию объектов
Список литературы
1. Varghese R., Sambath M. YOLOv8: A Novel Object Detection Algorithm with Enhanced Performance and Robustness. URL: https://www.researchgate.net/publication/380840426_YOLOv8_A_Novel_Object_Detection_Algorithm_with_Enhanced_Performance_and_Robustness (дата обращения: 22.01.2025).
2. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. URL: https://arxiv.org/pdf/1505.04597 (дата обращения: 22.01.2025).
3. CVAT.ai Corporation. (2023).Computer Vision Annotation Tool (CVAT) (Version 2.25.0) [Computer software]. URL: https://github.com/cvat-ai/cvat (дата обращения: 22.01.2025).
4. Powers D. Evaluation: From precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation. URL: https://www.researchgate.net/publication/276412348_Evaluation_From_precision_recall_and_F-measure_to_ROC_informedness_markedness_correlation (дата обращения: 22.01.2025).
5. Roboflow. Roboflow Python Package [Computer software]. URL: https://github.com/roboflow/roboflow-python (дата обращения: 22.01.2025).
6. Слепова С.В., Шахина М.А. Система автоматизированного проектирования Компас-3D (Мультимедийный Курс Лекций) // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 3 (часть 2). С. 207-208. EDN: RWEWAJ
7. Коротцов И.Г., Казанкова А.А. Сравнительный анализ программного средства Blender для 3D-моделирования // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2021. Т. 3. С. 1268-1270.
8. Jha D., Smedsrud P.H., Riegler M.А., Johansen D., Lange T., de, Halvorsen P., Johansen H.D. ResUNet++: An Advanced Architecture for Medical Image Segmentation. URL: https://www.researchgate.net/publication/337337131_ResUNet_An_Advanced_Architecture_for_Medical_Image_Segmentation (дата обращения: 22.01.2025).
9. Daniel J., Rose J.T., Vinnarasi F.S., Rajinikanth V. VGG-UNet/VGG-SegNet Supported Automatic Segmentation of Endoplasmic Reticulum Network in Fluorescence Microscopy Images. URL: https://www.researchgate.net/publication/361179414_VGG-UNetVGG-SegNet_Supported_Automatic_Segmentation_of_Endoplasmic_Reticulum_Network_in_Fluorescence_Microscopy_Images (дата обращения: 22.01.2025).
10. Толстель О.В., Ширкин А.Е., Калабин А.Л. Проецирование технических объектов на изображении в метрическое пространство при помощи глубоких нейронных сетей для задачи детектирования // Программные продукты и системы. 2020. Т. 33. № 3. С. 464-470. EDN: WFIBBQ
11. Толстель О.В., Ширкин А.Е., Калабин А.Л. Построение системы технического зрения для выравнивания содержимого упаковок дельта-манипулятором на пищевом производстве // Программные продукты и системы. 2023. Т. 36. № 2. С. 197-206.
12. Ширкин А.Е., Калабин А.Л., Толстель О.В. Оценка 6D-позиции объекта с выбором целевого объекта на изображении для робототехнических задач // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: Сборник статей по материалам VII Всероссийской Поспеловской конференции / отв. ред. А.В. Колесников. СПб.: РХГА, 2024. С. 391-398.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Современные возможности обнаружения противника, высокая мобильность боевых систем требуют немедленного принятия решений. Продемонстрирован один из способов решения этой проблемы – использование киберфизических систем в вооруженных силах. Показано, что основой подобных систем должны быть реагирующие беспроводные сенсорные сети (РБСС). Приведен вариант построения архитектуры РБСС для военных приложении с использованием сенсорных узлов с радиосвязью ближнего действия, а также беспроводных шлюзов, обеспечивающих беспроводную связь на большие расстояния. Разработан механизм обнаружения вторжения объекта в защищаемую зону с применением возможностей реагирующих беспроводных сенсорных сетей. Сделан вывод, что основой механизма обнаружения являются последовательности изображений (кадров), позволяющие определить значения, с помощью которых строятся модель сети, модель движения объектов, модель измерений и т. п.
Рассмотрен подход к построению оптимальной конфигурации электрических сетей, содержащих накопители мощности и объекты альтернативной энергетики. Подчеркнуто, что увеличение доли альтернативной энергетики требует интенсивного использования накопителей мощности на базе аккумуляторных батарей. Указано, что это приводит к значительному усложнению расчетов оптимального состояния энергосистемы с учетом нестационарного характера отдачи и потребления электроэнергии. Предложено применять методы оптимизационного моделирования и системного анализа с элементами прогностических моделей поведения объектов энергосистемы для построения системы управления электросетевым комплексом, что обеспечит поддержание требуемого уровня надежности отпуска электроэнергии потребителям, а также для уменьшения неоптимальных перетоков электрической энергии
Статья посвящена исследованию воздействия частоты появления отклонений от рабочих состояний станков на значения агрегированных показателей средствами компьютерного моделирования. Подчеркнуто, что результаты расчетов показывают: даже несколько серьезных отклонений не могут существенно повлиять на точность расчета агрегированных показателей
Рассмотрена функциональная модель процесса оптимизации технологического процесса. Выделены основные характеристики подпроцессов. Описаны алгоритм решения задач оптимизации структуры работ в технологическом процессе, метод оптимального планирования.
Проанализированы особенности породного отвала. Представлены результаты изучения проблемы накопления и воздействия отходов добычи бурого угля, складируемых в отвалах (техногенных образованиях) ликвидированных шахт, на окружающую среду, а также исследования отвальной породы и проб грунта на содержание соединений тяжелых металлов и уровня активной реакции среды (рН). Дана оценка влияния техногенных месторождений на водные объекты, находящиеся в зоне техногенного образования. Обоснованы необходимость и возможность рационального освоения породных отвалов ликвидированных шахт
Рассмотрены особенности существующих технологических решений отработки свит наклонных и крутопадающих пластов, выявлены их недостатки. Представлены особенности блокового способа отработки свит наклонных и крутопадающих пластов. Отмечено, что при отработке карьерного поля с использование блокового способа сдерживающим фактором является отсутствие научно-технических и научнометодических наработок, направленных на обоснование параметров блоков. Для определения этих параметров и факторов, необходимо разработать математическую модель определения параметров блокового способа
Проанализированы технологические показатели производства кускового торфа, полученные по базовой технологии добычи куска и предлагаемой технологии добычи кускового торфа с применением гидрофобизации торфяной массы непосредственно перед ее формованием. Приведены результаты исследований, посвященных определению прочности образцов кускового торфа, а также рассчитаны основные технологические показатели производства кускового торфа с применением модифицирующих добавок. Установлено, что использование гидрофобных добавок положительно влияет на прочностные характеристики кускового торфа, что позволяет снизить потери при хранении и транспортировке готовой продукции. Сделан вывод, что применение при реализации технологии производства кускового торфа гидрофобных добавок дает возможность уменьшить начальную формовочную влажность кусков и тем самым минимизировать энергетические затраты на производство, а также ослабить зависимость технологии производства от метеорологических условий региона
Указано, что открытый способ добычи полезных ископаемых предполагает большие нарушения поверхности земли, а, следовательно, наличие выработанных карьеров после окончания добычи. Отмечено, что поскольку площади этих карьеров весьма значительны, существует проблема по возвращению их в хозяйственную деятельность, которая решается различными путями, в том числе рекультивацией. Перечислены традиционные направления вовлечения выработанных карьеров в хозяйственный оборот (создание сельскохозяйственных угодий, строительство, лесонасаждения, создание прудов, парков, зон отдыха). Сделан вывод: поскольку выработанные торфяные месторождения обладают ярко выраженной спецификой, ограничивающей их введение в хозяйственную деятельность, для них самым актуальным комплексным использованием является создание прудов с последующим зарыблением.
Проведен анализ энергетических параметров лазерной резки быстрорежущей стали и их влияние на шероховатость поверхности реза. Показано, что при разделении быстрорежущей стали с продувкой азотом возможно получение качества поверхности реза сопоставимое по параметрам шероховатости с такими обработками, как фрезерование или точение. Энергетические затраты при этом сравнимы по величине с резкой низкоуглеродистой стали
Представлен анализ известных способов и патронов для установки резьбовых деталей при обработке на токарных станках. Отмечена актуальность работы по созданию способа и средства для переустановки заготовки с резьбовым отверстием на двухшпиндельном токарном модуле. Изложена сущность разработанного способа, в котором при перестановке заготовки на контршпиндель станка в качестве базы используют резьбовое отверстие. Раскрыты устройство и принцип действия спроектированного кулачкового патрона с резьбовой упругой втулкой, сопряженной с корпусом патрона, что дает возможность осуществлять осевое перемещение. Приведены сравнительные анализы созданных способа и патрона с аналогичными известными решениями. Отражены оригинальность разработок и достигаемый технический результат
Приведены сравнительные экспериментальные данные по электроэрозионной и абразивной износостойкости композиционных материалов на основе меди для коммутирующих электроконтактных устройств с тугоплавкими добавками, изначально предназначенными для повышения электроэрозионной износостойкости материала. В качестве добавок использованы мелкодисперсные технические алмазы, карбиды хрома и вольфрама и их сочетания. Эксперименты выявили значительную степень корреляции характеристик электроэрозионного и абразивного изнашивания исследованных материалов. Показано, что некоторые добавки, повышающие электроэрозионную износостойкость материала, увеличивают его абразивную износостойкость. Сделан вывод, что такие материалы целесообразно использовать для изготовления деталей коммутирующих электроконтактных устройств, конструкция которых предусматривает в процессе коммутации относительное скольжение контакт-деталей
Издательство
- Издательство
- ТВГТУ
- Регион
- Россия, Тверь
- Почтовый адрес
- 170026, Тверская обл, г Тверь, наб Афанасия Никитина, д 22
- Юр. адрес
- 170026, Тверская обл, г Тверь, наб Афанасия Никитина, д 22
- ФИО
- Твардовский Андрей Викторович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- E-mail адрес
- tvardovskiy@tstu.tver.ru
- Контактный телефон
- +7 (482) 2526335