система технічного зору

This study developed a real-time fish classification and counting system for six types of fish using the YOLOv5 machine learning model with high accuracy.  The system achieved an F1-score of 0.87 and a precision confidence curve with an all-classes value of 1.00 at a confidence level of 0.920, demonstrating the model's reliability in object detection and classification.  Real-time testing showed that the system could operate quickly and accurately under various environmental conditions with an average inference speed of 30 FPS.  However, several challenges remain, such

Системам розпізнавання об’єктів часто важко підтримувати точність у динамічних середовищах через такі проблеми, як варіації освітлення, оклюзії та обмежені навчальні дані. Традиційні згорточні нейронні мережі (CNN) вимагають великих маркованих наборів даних і не здатні адаптуватися до нових умов. Це дослідження спрямоване на розробку адаптивної системи розпізнавання об’єктів, яка покращує узагальнення моделі та швидку адаптацію в мінливих середовищах.

У статті представлено розробку програмного забезпечення для моделювання та імітації робочого простору колаборативного робота з урахуванням присутності людей. Це важливий крок у створенні безпечних та ефективних роботизованих систем у рамках концепції Industry 5.0. Проблема породжена необхідністю забезпечення безпеки під час взаємодії робота з оператором, що актуально для сучасних виробничих процесів з високою участю людини.

The increasing focus on smart agriculture in the last decade can be attributed to various factors, including the adverse effects of climate change, frequent extreme weather events, increasing population, the necessity for food security, and the scarcity of natural resources.  The government of Morocco adopts preventative measures to combat plant illnesses, specifically focusing on tomatoes.  Tomatoes are widely acknowledged as one of the most important vegetable crops, but they are highly vulnerable to several diseases that significantly decrease their productivity.  De

School truancy is a significant problem that affects the educational environment and student achievement.  This article presents a project to develop an automated absence detection system for classrooms using Haar Cascade and Local Binary Patterns Histogram (LBHP) techniques.  The study begins by collecting a large dataset of classroom images, including various lighting scenarios and conditions.  Haar Cascade is used to detect human faces in images, followed by LBHP feature extraction for each detected face.  Experimental results demonstrate the effectiveness of the pro