Данный плейлист посвящен компьютерному зрению.

Список видео, входящих в плейлист "Компьютерное зрение":

  1. ADAS Детектирование линий разметки
  2. ADAS сегментация видео изображения SegNet
  3. Автоматизация склада
  4. Автоматизированная система сбора фотографий конвейере
  5. Видео детектор огня
  6. Обнаружение БПЛА на видео
  7. Поиск дефектов в трубопроводе
  8. Реализация сверточной сети на ПЛИС - распознавание цифр
  9. Разметка данных для сегментации в MATLAB


ADAS Детектирование линий разметки

В этом ролике показан пример системы компьютерного зрения - детектирование линий разметки, и его перенос на NVidia Jetson, используя GPU-кодер. 


ADAS сегментация видео изображения SegNet

В этом ролике показан пример системы компьютерного зрения - сегментация изображения нейронной сетью SegNet, и его перенос на NVidia Jetson, используя GPU-кодер. 


Автоматизация склада

В этом ролике показан пример системы компьютерного зрения – «Автосклад» для распознавания и подсчета изделий.


Автоматизированная система сбора фотографий конвейере

В этом ролике показан пример системы компьютерного зрения – для автоматизированного сбора фотографий изделий на конвейере для последующего обучения нейронной сети для классификации товаров.


Видео детектор огня

В этом ролике показан пример системы компьютерного зрения – «Видеодетектор огня» для наведения пожарного робота на источник открытого пламени.


Обнаружение БПЛА на видео

В этом ролике показан пример алгоритма системы компьютерного зрения – обнаружение беспилотников (БПЛА) на видео изображении.


Поиск дефектов в трубопроводе

В этом ролике показан пример алгоритма системы компьютерного зрения – поиск дефектов в трубопроводе по сканируемым изображениям.


Реализация сверточной сети на ПЛИС - распознавание цифр

В этом ролике показан пример алгоритма системы компьютерного зрения –распознавание цифр на ПЛИС, код для алгоритма получен с помощью автоматической HDL-кода из Simulink модели.


Разметка данных для сегментации в MATLAB

В этом видео показано, как подготовить свои данные для сегментации в MATLAB, как выполнить вручную разметку своих изображений и как автоматизировать этот процесс, и как оптимально шаг за шагом обучать нейронную сеть на своих данных.

${message}

${message}