Нейросетевая система технического зрения для детектирования и трекинга канцелярских товаров
Ключевые слова:
система технического зрения, сверточная нейронная сеть, автономный манипуляционный робот, детектирование объектов, визуальный трекинг, YOLOv8, SORT, DeepSORTАннотация
Информационная поддержка решений по управлению автономными манипуляционными роботами, устанавливаемыми на конвейерных линиях в целях сортировки транспортируемых объектов, требует применения современных средств анализа изображений. В статье предложен подход к подготовке обучающего множества и настройке сверточной нейронной сети YOLOv8n для детектирования и нейронной сети SORT/DeepSORT для трекинга канцелярских товаров. Исследована обобщающая способность и устойчивость разработанной системы технического зрения к зашумлениям изображения. Предлагается схема внедрения нейросетевой модели в контур системы управления автономным манипуляционным роботом.
Библиографические ссылки
[1] Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing, 2012. – 1104 с.
[2] Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – Springer, 2022. – 935 p.
[3] Tzutalin. LabelImg. URL: https://github.com/tzutalin/labelImg
[4] Ultralytics. YOLOv8 Documentation. URL: https://docs.ultralytics.com.
[5] Intel Corp. OpenVINO™ Toolkit. URL: https://docs.openvino.ai.
[6] Bewley A. et al. Simple Online and Realtime Tracking // IEEE ICIP. – 2016. – P. 3464–3468.
[7] FilterPy. Kalman Filters in Python. URL: https://filterpy.readthedocs.io.
[8] Wojke N. et al. DeepSORT // IEEE ICIP. – 2017. – P. 3645–3649.
[9] Sandler M. et al. MobileNetV2 // CVPR. – 2018. – P. 4510–4520.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Системная инженерия и инфокоммуникации
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.