ISSN 1990-5297
Языки: ru · en

ИЗВЕСТИЯ ВОЛГОГРАДСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ СЛЕЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТА НА РОБОТИЗИРОВАННОЙ КОНВЕЙЕРНОЙ ЛИНИИ (2024)

Разработан алгоритм классификации и слежения за объектом. Алгоритм основан на использовании нейронной сети YOLOv5 для высокоточной классификации объектов в реальном времени. Разработана программная реализация алгоритма на базе языка программирования Python и библиотеки OpenCV. В ходе исследования была проведена отладка программы и оптимизация ее работы для повышения производительности и точности системы. Оценка технического решения показала, что разработанная система значительно улучшает точность и скорость обработки данных на конвейерной линии, а также обеспечивает адаптивность к изменениям в производственном процессе.

An algorithm for classifying and tracking the object has been developed. The algorithm is based on the use of the YOLOv5 neural network for high-precision classification of objects in real time. The developed software implementation of the algorithm is based on the Python programming language and the OpenCV library. During the work, the program was debugged and optimized to improve the performance and accuracy of the system. The evaluation of the technical solution showed that the developed system significantly improves the accuracy and speed of data processing on the conveyor line, as well as provides adaptability to changes in the production process.

Тип: Статья
Автор (ы): Князев Д. С.
Соавтор (ы): Макаров Алексей Михайлович
Ключевые фразы: ПРОГРАММА УПРАВЛЕНИЯ, СЛЕЖЕНИЕ, компьютерное зрение, МАНИПУЛЯТОР

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.93'1. Распознавание образов. Опознавание образов
Префикс DOI
10.35211/1990-5297-2024-9-292-36-43
eLIBRARY ID
69277308
Текстовый фрагмент статьи