Зі збільшенням онлайн продаж в світі зростає потреба в системах автоматизації складів. При великій кількості товарів постає питання розпізнавання схожих за виглядом товарів, але які мають різні характеристики. В зв'язку з цим використання елементів штучного інтелекту та побудові систем комп'ютерного зору для великих складських підприємств є необхідністю. Мета роботи - побудова системи розпізнавання різноманітних товарів за допомогою згорткових нейронних мереж. Об'єктом дослідження є процеси побудови та навчання системи розпізнавання товарів на складі. Предметом дослідження є методи розпізнавання об'єктів на базі нейронної мережі з використанням CPU та GPU. Висновок: побудована система розпізнавання об'єктів на базі згорткових нейронних мереж в середовищі MatLab. Проведено експерименти з використанням CPU та GPU для навчання нейронної мережі. Отримані результати показали, що з підвищенням якості розпізнавання необхідно збільшувати тестову вибірку.

  Повний текст PDF - 1.174 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"