Стажировка по проекту
Создание системы
по подсчету и классификации грязезащитных ковров
на складе
по подсчету и классификации грязезащитных ковров
на складе
Компания: ООО «Вирджиния»
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Разработка модели машинного обучения для подсчета грязезащитных ковров при разгрузке машины. Программа должна сортировать ковры на 5 классов и рассчитывать количество приходящих ковров
Повышение качества разгрузки и контроль подсчета грязезащитных ковров, чтобы минимизировать влияние человеческого фактора
50 получасовых видео разгрузки грязезащитных ковров, отражающих разные условия: время суток, загруженность склада, наличие или отсутствие людей на заднем фоне, разные грузчики, разные модели машин
десктоп-приложение с интегрированными моделями нейронных сетей, определяющих классы грязезащитных ковров с точностью 90-100% и выполняющими трекинг ковров при разгрузке
Выходные данные
Участники
1 команды проекта
1 команды проекта
- Тимлид проектаАнтон — руководитель группы разработчиков — отвечал за полную разработку проекта
- Шелагурова МаринаНачальник сектора по индикации и картографии в АО «Раменское приборостроительное конструкторское бюро»
- анализ задачи и поиск путей решения
- аннотация изображений в Roboflow
- обучение модели сегментации YOLOv8-Seg
- создание математического алгоритма выявления размера коврика по размеру сегмента
- запуск Gradio-приложения с функциями по требованию заказчика
- Кобызев ЮрийНачальник отдела информационных систем в ООО СТЭККОМ
- анализ задачи и поиск путей решения
- аннотация изображений для задач OD и Segmentation в labelme
- авторазметка изображений с помощью Grounding Dino и SAM
- консультация группы по решению задач разметки и настройки гиперпараметров нейронных сетей
- обучение моделей обнаружения объектов и сегментации на основе YOLOv8, YOLOv10
- обучение и тонкая настройка моделей трекинга грязезащитных ковров на видео с определением их класса и подсчетом
- Татаринов АлексейИнженер в телеметрическом направлении ракетно-космической отрасли
- изучение материалов и поиск решения задачи
- разметка и изображений в Roboflow
- корректировка авторазметки с помощью самописного скрипта
- дообучение модели обнаружения объектов на основе YOLOv8
- подбор гиперпараметров трекера подсчёта ковров
- Калюжный ДенисСистемный администратор
- обработка видео и разметка для задач обнаружения объектов и сегментации
- сборка полного датасета и его балансировка
- обучение и дообучение моделей нейросети на основе YOLOv8
- удалённое тестирование моделей на RTSP потоке с камер заказчика
- консультация заказчика по интеграционному развертыванию системы с моделью нейронной сети
- консультация заказчика по корректировке расположения камеры для улучшения точности факта детекции ковров
- подбор гиперпараметров трекера подсчёта ковров
- Коваленко СергейРуководитель технологических проектов в московской компании
- разметка изображений в LableIMG
- корректировка авторазметки изображений с помощью самописного скрипта
- обучение и дообучение моделей нейросети обнаружения объектов на основе YOLOv9
- подбор гиперпараметров трекера подсчёта ковров