|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
По темам обучения искусственных нейронных сетей для задач свиноводстваНИР
Topics in neural-network learning for pig farms
- Руководитель НИР: Шокуров А.В.
- Участники НИР: Антонов А.П., Чертополохов В.А.
- Подразделение: Кафедра теоретической информатики
- Срок исполнения: 4 августа 2023 г. - 19 февраля 2024 г.
- Номер договора (контракта, соглашения): 01-00015-474
- Номер ЦИТИС: 124021300041-2
- Тип: Прикладная
- Приоритетное направление научных исследований: Вычислительная математика, информатика и информационные технологии
- Приоритеты и перспективы НТР Российской Федерации согласно Стратегии НТР РФ: переход к передовым цифровым, интеллектуальным технологиям
- ПН России: Рациональное природопользование
- Направление технологического прорыва России: Стратегические информационные технологии
- Критическая технология России: Технологии информационных, управляющих, навигационных систем
-
Рубрики ГРНТИ:
- 27.47.23 Математические проблемы искусственного интеллекта
- 28.23.25 Модели и системы обучения
- 28.23.37 Нейронные сети
- 68.39.17 Содержание сельскохозяйственных животных
- 68.39.35 Свиноводство
- Классификатор OECD: Информатика – кибернетика, Прикладная математика, Информатика – искусственный интеллект
-
Ключевые слова:
определение поз/движения, доменная адаптация, ключевые точки скелета, сегментация особей свиней, синтез данных, камеры наблюдения, свиноводческая ферма, вес, журнал поведения
surveillance camera, pig pose/action estimation, domain adaptation, action journal log, data synthesis, key skeleton key points, individual pig segmentation, pig farm, neural networks, weight -
Описание:
Построение журнала поведения свиней по видео ряду. Так как разметка такого видео ряда сложна и кропотлива и, как следствие, дорога, то предлагается обучать модели на синтезированных данных. Но тогда возникнет проблема переноса обученных на таких данных моделей на реальные данные. Последние и есть основная суть данного исследования.
-
Abstract:
Synthetic to real domain adaptation in machine learning. Synthetic data is 3D rendered objects (pigs). Segmentation and pose estimation of pigs on images is considered.
-
Планируемые результаты:
Будет получен обзор/перечень методов решающих завяленную задачу: на основе синтезированных данных построить модель дающую адекватный результат на реальных данных.
-
Научный задел:
Участники являются специалистами в разработке нейронных сетей и компьютерной графики. Решали подобные задачи по отдельности: нейронносетевые подходы без переноса домена и 3Д рендеринг/синтез.
-
Основные результаты:
Обзор методов/литературы по теме поставленной задачи.
- Добавил в систему: Шокуров Антон Вячеславович
Источник финансирования НИР
| Хоздоговор, АО «Сибирская Аграрная Группа» |
Этапы НИР
| # | Сроки | Название |
| 1 | 4 августа 2023 г.-29 декабря 2023 г. | По темам обучения искуственных нейронных сетей для задач свиноводства |
| Результаты этапа: | ||
| 2 | 8 января 2024 г.-19 февраля 2024 г. | По темам обучения искусственных нейронных сетей для задач свиноводства |
| Результаты этапа: | ||
Прикрепленные к НИР результаты
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".