Система анализа групповых процессуально значимых характеристик объектов скученно расположенных на изображении

Описание

Система анализа групповых процессуально значимых характеристик объектов, расположенных скученно на изображениях, представляет собой мощное решение для автоматизированного видеоанализа в промышленной и исследовательской сферах. Основная задача системы — это детальный анализ однородных, сгруппированных объектов с целью получения информации о их физических, геометрических и визуальных характеристиках. Такая система особенно востребована в сфере горнодобывающей промышленности, где необходимо оценивать гранулометрический состав руды, а также выявлять инородные тела, негарабариты и примеси. Благодаря широкому функционалу, эта система позволяет улучшить эффективность процессов разрушения, обработки руды и флюсозаражения за счет точного анализа размера, формы, цвета и других характеристик объектов.

Функциональные возможности системы включают анализ гранулометрического состава руды, что позволяет определять распределение размеров частиц и выявлять инородные тела — важную задачу для корректировки режимов работы дробилок и мельниц. Также система осуществляет анализ размера, формы и цветности объектов, а также времени жизни и скорости пузырьков флотации — ключевых параметров в технологии обработки руды и минералов. В системе реализована возможность распознавания и классификации брака, дефектов, порезов и дефектов конвейерных ленты, что повышает качество контроля на производственной линии и снижает потерю продукции.

Дополнительные функции включают обнаружение посторонних предметов и примесей, что способствует повышению экологической и промышленной безопасности. Анализ геометрических характеристик, таких как размеры, габариты и форма, позволяет получить точную модель анализируемых объектов, что важно для автоматического контроля качества и сортировки. Особенностью системы является поддержка входных видеопотоков с веб-камер, файлов и IP-камер, что обеспечивает гибкость и масштабируемость в разных условиях эксплуатации. Совместимость с различными операционными системами, включая Ubuntu, Windows и Astra Linux, делает систему универсальной для различных рабочих сред.

Система способна работать с моделями машинного обучения, таких как классификация, детекция и сегментация объектов. Она умеет рисовать ограничивающие рамки и маски для сегментации, а также выводить метки для задач классификации, что значительно упрощает анализ и автоматизацию обработки данных. Поддержка нескольких источников ввода, различных архитектур нейронных сетей, а также наличие модуля трекинга позволяет интегрировать данную систему в сложные производственные линии и системы видеонаблюдения. Возможность работы как с CPU, так и с GPU и TPU обеспечивает высокую производительность и быструю обработку видеоинформации.

Особым преимуществом является адаптация системы для мобильных устройств, таких как Orange Pi, Raspberry Pi и Jetson Nano, что делает ее удобной для использования в полевых условиях и на мобильных объектах. Система позволяет сохранять веса моделей машинного обучения и их архитектуру, что способствует обновлению и доработке модели без необходимости полного переобучения. В целом, данная система анализа объектов становится незаменимым инструментом для предприятий, вовлеченных в добычу и переработку минералов, автоматизацию контроля качества, а также в исследовательских проектах, где требуется детальный визуальный анализ сгруппированных объектов.

Таким образом, данная система является универсальным и мощным инструментом для автоматического анализа сгруппированных объектов в промышленной, добывающей и исследовательской сферах. Ее возможности позволяют повысить эффективность процессов, снизить издержки и обеспечить высокий уровень контроля качества, а также реализовать автоматизированное выявление дефектов и несоответствий в реальном времени. Благодаря широкой поддержке аппаратных и программных платформ, адаптивности к различным видам данных и возможности интеграции с моделями нейронных сетей, система находит широкое применение в различных отраслях промышленности, где требуется автоматизированный детальный анализ изображений и видеопотоков.