Применение метода детектирования границ к задаче распознавания обстановки
Аннотация:
В настоящей работе представлены результаты одного из вариантов решения проблемы повышения скорости принятия решений интеллектуальным агентом при моделировании поведения сложных систем на виртуальном электронном полигоне. Такой полигон в настоящее время рассматривается в качестве инструментальной площадки для отработки технологий обучения интеллектуальных агентов в условиях обстановки различной сложности с целью последующего переноса отработанных методов на реальные объекты для решения практических задач. В качестве примера рассмотрено управление робототехническим средством, функционирующим в закрытом помещении. В статье изложена технология снижения объема и размерности обрабатываемых данных с целью повышения оперативности реагирования на изменение обстановки и выработку решений на перемещение робототехнического устройства. В основе технологии лежит предобработка видеоизображений для формирования обучающей выборки, а также процедура и результаты глубокого обучения сверточной нейросети. В работе использована библиотека алгоритмов компьютерного зрения OpenCV с открытым исходным кодом, реализованная на С/C++. Показано, что акцентирование внимания на выделении границ объектов позволяет существенно снизить объем данных для анализа ситуации и повысить скорость принятия решений роботом на перемещение.
