Полное описание

Нейросетевые технологии идентификации и компьютерного зрения в моделировании процесса управления рабочим оборудованием экскаватора / В. А. Мещеряков, А. Б. Летопольский, Д. И. Николаев, И. А. Тетерина. - DOI 10.25728/avtprom.2024.03.06. - Текст : непосредственный // Автоматизация в промышленности : ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - 2024. - N 3. - С. 37-41. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1819-5962.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26-049.8
28.23.15	004.93
55.53.29	621.789

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Машинное зрение
Экскаваторы

Кл.слова (ненормированные): система автоматического управления -- экскаватор -- компьютерное зрение -- сверточные нейронные сети -- идентификация -- рекуррентные нейронные сети
Аннотация: Предложен метод обнаружения и оценивания положения элементов рабочего оборудования экскаватора и проектных отметок с помощью сверточных нейронных сетей на основе данных стереокамеры - видеокадров и 3D облака точек. Разработаны модели на основе многослойной нейронной сети Элмана для идентификации процесса взаимодействия рабочего оборудования со средой. Модели позволяют прогнозировать угловые скорости платформы, стрелы, рукояти и ковша в зависимости от положения джойстиков управления. Методы и модели предназначены для использования в структуре интеллектуальной автоматической системы управления.
Доп. точки доступа:
Мещеряков, Виталий Александрович
Летопольский, Антон Борисович
Николаев, Данил Игоревич
Тетерина, Ирина Алексеевна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -622925-691194)

Шифр в сводном ЭК: cf389b7093d20ea85f56f48c28b263ad

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽