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.
Что же делать, если вы хотите разработать свою нейронную сеть, но не имеете навыков программирования? Или если вы не хотите тратить время на написание однотипного кода? Для решения этих проблем мы разработали специальную программу – NNTrack.
Разработка моделей нейронных сетей – нетривиальная задача и цель данного программного обеспечения – упростить процесс моделирования и обучения моделей нейронных сетей, например распознавание визуальных объектов, для последующего использования на микроконтроллерных платах семейства “Трекдуино” с модулем искусственного интеллекта “Артинтрек” (ПО идет в комплекте с Образовательным комплексом по изучению основ искусственного интеллекта (НЕЙРОСЕТИ ) АРТИНТРЕК БАЗОВЫЙ, АРТИНТРЕК ПРО).
NNTrack – это среда визуального моделирования архитектуры сверточной нейронной сети, ее обучения и экспорта для последующего использования на аппаратном модуле Артинтрек. Работа в NNTrack осуществляется в формате проекта.