Состав: 1. Персональный компьютер. 2. Веб-камера. 3. ПО для разметки изображений. 4. Среда разработки для обучения моделей классификации. 5. Учебно-методическая литература.

В данном учебном комплексе решается задача построения карты местности в незнакомом помещении по изображению с камеры (при поддержке или отсутствии дальномеров, опорных источников сигнала и т.п.) и дальнейшая навигация робота в рамках помещения. Данный учебный комплекс содержит в своем составе специализированное программное обеспечение, а также физический макет моделируемого помещения в виде лабиринта. В качестве подвижного […]

В данном учебном комплексе решаются основные подзадачи навигации, встающие перед наземными системами автоматического управления (например, автопилот автомобиля или наземного робота) в открытом, преимущественно городском пространстве с рассеянным освещением (например, на улице): распознавание дорожных знаков, распознавание препятствий и т.п. Данный аппаратно-программный учебный комплекс содержит в своем составе специализированное программное обеспечение, а также виртуальный и физический макет […]

В данном учебном комплексе решается блок задач, возникающих при навигации на открытом или закрытом пространстве при управлении летающим объектом (в данном случае – дроном): составление карты местности, нахождение на ней ориентиров, само позиционирование и т.п. Данный аппаратно-программный учебный комплекс содержит в своем составе специализированное программное обеспечение, а также физический экземпляр объекта управления в виде малогабаритного […]

В данном примере рассматривается работа с объектами на ленте конвейера: распознавание и позиционирование объекта на ленте с помощью камер, нахождение дефектов объекта и т.п. Данный аппаратно-программный комплекс состоит из программного обеспечения, предназначенного для получения синтетически сгенерированных изображений продукции на конвейерной ленте в виртуальном пространстве, приближенном к реальному. Полученные в виртуальной студии изображения могут быть использованы […]

В рамках данной задачи рассматриваются основные примеры применения технологий распознавания и классификаций в промышленном процессе с применением нейросетей и нечёткой логики. Сюда входит: классификация объекта по его составу, поиск оптимального состава, задача управления манипуляторами стенда и т.п. В данном примере рассматривается работа с объектами на ленте конвейера: распознавание и позиционирование объекта на ленте с помощью […]

Лабораторная установка предназначена для проведения практических занятий по контролю обработки изображений и управления движением, а также для решения простейших задач искусственного интеллекта. Простой интерактивный пользовательский интерфейс дает студентам возможность ознакомиться с алгоритмами обработки изображений, включая обнаружение краев, сопоставление с образцом, и т.д., а также применять эти алгоритмы для нахождения открытого пути в лабиринте. Кроме того, […]

Исследовательский лабораторный комплекс предназначен для создания цифровых двойников узлов дорожной сети в целях проведения имитационного моделирования дорожной обстановки и отработки мер по оптимизации параметров участка. Программное обеспечение содержит в своём составе средства для моделирования потока дорожного движения с последующим захватом синтезированного изображения дорожной обстановки и дальнейшей его обработки посредством технологий свёрточных нейронных сетей. Полученные изображения […]

Данная лаборатория позволяет отработать азы построения, обучения и настройки нейронных сетей на базе архитектур: Yolo и R-CNN. Виртуальный комплекс содержит в себе виртуальную площадку-песочницу, позволяющую синтезировать сцены с различным наполнением объектами, а также варьируемыми параметрами освещения и камеры. С помощью пошагового обучения на простых характерных случаях пользователь может отработать основные этапы в создании обучении и […]

Данная лаборатория позволяет отработать азы построения, обучения и настройки сверточных нейронных сетей на базе реальных датасетов. Виртуальный комплекс содержит в себе встроенные инструменты для работы с нейронными сетями на языке Python или C#, а также тестовый набор данных для обучения и тестирования нейронной сети. С помощью пошагового обучения на тренировочных данных пользователь может отработать основные […]

Данная лаборатория позволяет изучить и закрепить азы работы с платформой машинного обучения TensorFlow на виртуальных площадках-песочницах. В данном комплексе отрабатывается принцип обучения с подкреплением. Программный комплекс предоставляет интерактивную среду, включающую проектирование и настройку параметров нейросети, программирование поведения агентов и окружающей среды, визуализацию процесса обучения, сбор экспериментальных данных и симуляцию задачи. Учебный комплекс состоит из следующих […]