комп’ютерне бачення

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.