Ученые Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) создали нейросеть, которая по обычным фотографиям определяет свежесть и внешние дефекты фруктов и овощей, сообщает ТАСС.
В отличие от громоздких аналогов, требующих идеального освещения и десятков тысяч размеченных снимков, новосибирская разработка легко адаптируется к любым условиям и обходится минимальной базой данных.
Главным вызовом для команды стало обучение ИИ отличать гниль от незрелости из-за схожести цветовых оттенков. Проблему решила особая триплетная архитектура сети, которая анализирует сразу несколько эталонных и негативных примеров для выстраивания точных границ между классами. Тесты на бананах, апельсинах, клубнике и томатах показали точность распознавания до 89% даже на абсолютно незнакомых плодах.
Пока прототип успешно работает со статичными снимками, однако в ближайших планах разработчиков — адаптировать алгоритм для анализа видеопотока с конвейерных лент и запустить пилотные испытания интеллектуального «сортировщика» на реальных предприятиях агропромышленного комплекса.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
