На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

5колесо

79 подписчиков

Свежие комментарии

  • Лидия
    А в Москве когда? чуть не обрадовалась....решила,что везде в России...увы...В России мигранта...
  • Гусаров Игорь
    Ну, наконец то.В России мигранта...
  • Галина
    Очень давно пора......В России мигранта...

Видеть лучше человека: в России усовершенствовали автопилот для тракторов

Специалисты компании Cognitive Pilot (дочернее предприятие Сбера и Cognitive Technologies) смогли решить сложную задачу, позволяющую автопилотам умной сельхозтехники различать области, практически неразличимые человеческим глазом. Компания разработала технологию Cognitive Border Recognition, позволяющую с промышленной точностью распознавать границы обработанных и необработанных техникой областей, которые во многих случаях неотличимы человеком, и осуществлять по ним навигацию по компьютерному зрению с сантиметровой точностью.

Эта возможность позволила существенно расширить области применимости систем автопилотирования.

До недавнего времени такие задачи традиционно решались средствами автопилотирования без использования ИИ, - GPS-навигацией по спутниковому сигналу. Однако с уходом зарубежных компаний-производителей систем GPS-навигации с российского рынка и прекращению ими поддержки пользователей, точность выполнения техникой, оснащенной GPS-навигаторами, сельхоз-операций снизилась в несколько раз. Специалисты Cognitive Pilot научились выделять ключевые признаки границы, разделяющую зоны обработанной и необработанной части поля для всех сельхоз-операций. Это стало основой Cognitive Border Recognition.

Кроме того, на финальном этапе обработки, специалисты Cognitive Pilot интегрировали в архитектуру нейронной сети классическую технику преобразования Хафа, что позволило использовать глобальные признаки (такие как граница зоны вспахано/не вспахано) без сильного увеличения глубины сети. При этом подходе этапы обработки данных проходят более эффективно.

В таких сложных случаях, как опрыскивание, полив и т.п., для достижения нужной точности распознавания обработанной и необработанной зон поля, разработчики используют инфракрасное излучение.

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх