РАСПОЗНАВАНИЕ И СОРТИРОВКА МУСОРА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ОБУЧЕНИЕМ

Ишкинин Г.Г., студент,

Латыпов  И.И., к.ф.-м.н., доцент

Бирский филиал УУНиТ, г. Бирск, Россия

Аннотация. В работе рассматривается и решается задача классификации объектов (на примере распознавания и сортировки отходов, производственного и бытового мусора) с использованием технологий искусственного интеллекта. Метод решения данной задачи – нейронные сети на основе глубокого обучения.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение.

Введение. Современные глубокие нейронные сети играют ключевую роль в развитии робототехники. В последнее время все больше и больше исследований направлено на создание и оптимизацию роботов, которые способны выполнять определенные задачи без участия человека. Одной из таких задач является очистка мусора. Стремительный рост производства отходов и негативное воздействие на окружающую среду делают эту задачу все более актуальной, особенно в городах и мегаполисах. В данной работе исследуется и решается проблема реализации модели робота для очистки мусора, основанная на глубоком обучении.

...

Полный текст во вложении

Вложения:

Ишкинин, Латыпов_статья.pdf

[ ]

239 Kb