В чем заключаются ключевые трудности при интеграции компьютерного зрения в робототехнические устройства?

Некоторые ключевые трудности при интеграции компьютерного зрения в робототехнические устройства:

• Недостаток разнообразных и аннотированных данных для обучения моделей компьютерного зрения. roboticsworld.ru Для эффективной и точной работы нужны большие объёмы данных, которые отражают различные ситуации, условия освещения, углы съёмки и типы объектов. roboticsworld.ru Получение и разметка таких данных может быть трудоёмким и дорогостоящим процессом. roboticsworld.ru
• Присутствие шума, артефактов или искажений на изображениях или видео. roboticsworld.ru Это может снижать точность и надёжность компьютерного зрения и требовать дополнительной обработки или коррекции данных. roboticsworld.ru
• Сложность адаптации моделей компьютерного зрения к новым средам или задачам. roboticsworld.ru Модели обычно обучаются на определённых датасетах или доменах, которые могут не соответствовать реальным условиям работы роботов. roboticsworld.ru
• Интеграция с другими датчиками. www.ultralytics.com Системы технического зрения часто должны работать вместе с другими датчиками, например LiDAR или ультразвуковыми сенсорами. www.ultralytics.com Убедиться в том, что эти разные датчики работают слаженно и дают полное представление об окружающей среде, — сложная задача. www.ultralytics.com
• Стоимость внедрения. www.ultralytics.com Разработка и внедрение продвинутых систем компьютерного зрения может быть дорогостоящей. www.ultralytics.com