Разработка сервиса визуальной детекции и измерения размеров креветок в экстремальных температурных условиях на реальном производстве: различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Нет описания правки
Строка 2: Строка 2:
=== План выступления ===
=== План выступления ===
1) Проблема контроля качества массового конвейерного производства  
1) Проблема контроля качества массового конвейерного производства  
- Описание производственного процесса
 
- Существующие методы контроля и их недостатки
2) Идея реализации автоматизированного контроля качества
2) Идея реализации автоматизированного контроля качества
- Концепция автоматизированной системы видеоаналитики
 
3) Архитектура системы
3) Архитектура системы
- Общая концепция пайплайна
 
- Получение и нормализация видеопотока
- Конвейер обработки кадров и формирование признаков
- Передача признаков и ML-инференс
- Хранение временных рядов и расчет метрик
- Визуализация данных и пользовательский интерфейс
4) Задача компьютерного зрения
4) Задача компьютерного зрения
- Задача и требования к моделям компьютерного зрения
 
- Сбор и разметка обучающего датасета
- Сравнительный анализ моделей инстанс-сегментации
- Сравнительный анализ моделей локализации ключевых точек
- Адаптация моделей к реал-тайм-инференсу
- Многообъектный трекинг и выбор алгоритма
5) Задача машинного обучения  
5) Задача машинного обучения  
- Постановка задачи и требования к ML-модели
 
- Сбор и подготовка обучающего датасета
- Формирование признакового пространства
- Методика валидации и метрики качества
6) Улучшение системы контроля качества
6) Улучшение системы контроля качества
- Калибровка камеры
 
- Устойчивость системы к внешнему воздействию
7) Финальные результаты
7) Финальные результаты
8) Внедрение системы на сортировочную линию производства
8) Внедрение системы на сортировочную линию производства
9) Итоги
9) Итоги


=== Спикеры ===  
=== Спикеры ===  
Кадиев Малик, ведущий разработчик "Ист-Вест Технолоджис". Направление: классические методы ML, компьютерное зрение (CV).  
'''Кадиев Малик''', ведущий разработчик "Ист-Вест Технолоджис". Направление: классические методы ML, компьютерное зрение (CV).  
Образование:  
Образование: НИУ МЭИ (Ядерная энергетика и теплофизика), НИЯУ МИФИ (Инженерное и компьютерное моделирование в атомной отрасли), НИУ ВШЭ (Искусственный интеллект)
- НИУ МЭИ (Ядерная энергетика и теплофизика)  
'''Агдавлетова Айслу''', бэкенд разработчик: проектирование и разработка бэкенд-сервисов, разработка и поддержка инфраструктуры, интеграция ml-моделей в продуктовые решения
- НИЯУ МИФИ (Инженерное и компьютерное моделирование в атомной отрасли)
- НИУ ВШЭ (Искусственный интеллект)
Агдавлетова Айслу, бэкенд разработчик: проектирование и разработка бэкенд-сервисов, разработка и поддержка инфраструктуры, интеграция ml-моделей в продуктовые решения


=== Дата и время ===   
=== Дата и время ===   

Версия от 19:21, 23 сентября 2026

План выступления

1) Проблема контроля качества массового конвейерного производства

2) Идея реализации автоматизированного контроля качества

3) Архитектура системы

4) Задача компьютерного зрения

5) Задача машинного обучения

6) Улучшение системы контроля качества

7) Финальные результаты

8) Внедрение системы на сортировочную линию производства

9) Итоги

Спикеры

Кадиев Малик, ведущий разработчик "Ист-Вест Технолоджис". Направление: классические методы ML, компьютерное зрение (CV). Образование: НИУ МЭИ (Ядерная энергетика и теплофизика), НИЯУ МИФИ (Инженерное и компьютерное моделирование в атомной отрасли), НИУ ВШЭ (Искусственный интеллект) Агдавлетова Айслу, бэкенд разработчик: проектирование и разработка бэкенд-сервисов, разработка и поддержка инфраструктуры, интеграция ml-моделей в продуктовые решения

Дата и время

12 октября (пн) в 20:00

Формат

Онлайн-лекция (платформа Толк)

Источник — https://wiki.atp-fivt.org/index.php?title=Разработка_сервиса_визуальной_детекции_и_измерения_размеров_креветок_в_экстремальных_температурных_условиях_на_реальном_производстве&oldid=5364