-
Сегментация изображений при помощи нейронной сети: U-Net
U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений (первоначально, для биомедицинских изображений).
-
Детектирование объектов — нейросетевой подход
Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению: Такой подход очень просто реализуется кодом вида:
-
От Arduino к STM32
Если, вдруг, ресурсов контроллера Arduino и 8-битных МК Atmel AVR перестаёт хватать — всегда есть вариант перейти на ARM Cortex-M. Например, на популярные микроконтроллеры STM32. Переход можно осуществить довольно плавно — при помощи контроллеров: Leaflabs Maple (STM32F103RB, 72 MHz), STM32 MCU Nucleo. А лучше сразу взять какую-нибудь Discovery. Например, STM32F4Discovery (STM32F407VG, 168 MHz).
-
Что нужно взять с собой на технический хакатон или воркшоп?
Сейчас проводится множество различных интересных мероприятий — разнообразные хакатоны и воркшопы. Например, одним из популярных в России хакатонов является HackDay — двухдневный марофон, который проводит в разных городах Студия Михаила Кечинова. Собственно эта статья и родилась в преддверии очередного хакдея, который должен состояться в Калининграде в конце ноября. Участвовать в подобных мероприятиях крайне полезно и, […]
-
Экзоскелет для таракана
В нашей лаборатории, с некоторых пор, живут тараканы. Если конкретнее — тараканы «Мёртвая голова» (Blaberus craniifer) (см. справку про данный вид таракана в конце статьи). И решил я сделать для них экзоскелет. Идея экзоскелета состоит в том, чтобы при помощи камеры отслеживать движения таракана и в соответствии с его перемещением — выдавать команды управления на […]
CraftDuino, MakeBlock, OpenCV, pySerial, Python, Raspberry Pi, камера, наше, распознавание, робот, таракан, экзоскелет
-
Как научить робота видеть лица даже в облаках
Для поездки на выставку Robotics Expo 2014, мы захотели научить нашего робота Элвина распознавать лица. Это оказалось довольно просто — достаточно было воспользоваться готовым каскадным классификатором, а в поставке OpenCV уже есть готовые обученные классификаторы для детектирования лиц и глаз.
-
Изготовление бампера для робота на базе Makeblock
При конструировании робота на базе конструктора Makeblock, возникла необходимость оснастить робота бампером с датчиками. Бампер — очень полезный и простой датчик. Не напрасно, одни из самых распространённых на сегодня — роботы-пылесосы оборудованы аналогичными бамперами — они проще и надёжнее позволяют узнать, что робот упёрся в какое-либо препятствие.
-
Более 1000 роевых микророботов научили выстраивать сложные фигуры
-
Представлен робот SaviOne — для работы в гостинице
-
Пример использования компьютерного зрения на Raspberry Pi для следования по линии
Для создания робота, следующего по линии использовались: Raspberry Pi, библиотека wiringPi и библиотека компьютерного зрения OpenCV. Что видит робот:
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…