Программное обеспечение для разработки моделей сверточных нейронных сетей прямого распространения, их обучения и экспорта «NNTRACK» (бывшее название NNWizard) ЛИЦЕНЗИОННЫЙ КЛЮЧ НА ОДНО РАБОЧЕЕ МЕСТО
| Критически минимальные системные требования | |
| Процессор |
Архитектура: x64 Тактовая частота: ≥ 2GHz |
| Объем оперативной памяти | ≥ 2GB |
| Операционная система | Microsoft Windows 7 |
| Минимальные системные требования | |
| Процессор |
Архитектура: x64 Тактовая частота: ≥ 3GHz |
| Объем оперативной памяти | ≥ 2GB |
| Видеокарта |
NVIDIA CUDA-совместимая (Compute Capability ≥ 3.5) Не старше GeForce GTX 780* |
| Объем видеопамяти | ≥ 1GB |
| Операционная система | Microsoft Windows 7 |
| Рекомендуемые системные требования | |
| Процессор |
Архитектура: x64 Тактовая частота: ≥ 4GHz |
| Объем оперативной памяти | ≥ 8GB |
| Видеокарта |
NVIDIA CUDA-совместимая (Compute Capability ≥ 5.0) Не старше GeForce GTX 9 поколения |
| Объем видеопамяти | ≥ 4GB |
| Операционная система |
Microsoft Windows 10 |
• автоматизация сбора ягод, фруктов, овощей (клубника, помидоры, яблоки, персики), которые легко повредить жесткими механизмами
• компьютерное зрение помогает распознавать спелость, определяя цвет плодово-овощных культур
При подключении манипулятора к программе NNTrack манипулятор может:
• определять качество продукции: находить поврежденные или испорченные плоды
• находить сорняки
• обеспечивать контроль состояния растений с помощью анализа состояния листьев и др.
(Neural Network Track) – это среда визуального моделирования архитектуры сверточной нейронной сети, ее обучения и экспорта для использования в агропромышленном комплексе.
Что делает NNTrack:
• визуальное моделирование
• вы строите модель, соединяя различные блоки на экране, как будто собираете пазл
• обучение модели
• вы настраиваете параметры обучения нейронной сети, а NNTrack б ерет на себя сложную задачу обучения модели на ваших данных
• тестирование модели
• NNTrack позволяет тестировать обученные модели прямо в интерфейсе, обеспечивая удобство и эффективность работы
• экспорт модели
• после обучения модель можно использовать в других приложениях, на специальном устройстве Артинтрек и на других отечественных платформах
Погрузитесь в передовую агротехнологию с практикумами, которые объединяют робототехнику, компьютерное зрение и искусственный интеллект!
Вы научитесь создавать и обучать нейросети для распознавания состояния растений, программировать манипуляторы с мягким захватом для бережной сортировки урожая, и внедрять умные системы автоматизации на базе компьютерного зрения и ИИ.
• Практикум «Создание нейросети для классификации растений»
Цель: Изучение принципов создания, обучения и тестирования сверточной нейросети для распознавания растений по листьям.
• Практикум Практикум «Управление манипулятором с мягким захватом, компьютерным зрением и искусственным интеллектом»
Цель: Освоение принципов управления мягким захватом в робототехнике. Автоматизация манипулятора с использованием камеры.