SLAM: алгоритми одночасної локалізації та картографування у робототехніці

Уявіть, що ви опинились у незнайомому будинку з зав’язаними очима. Вашим завданням є створення точної карти приміщення, при цьому також визначаючи своє місцезнаходження в ньому в реальному часі. Здається майже …

Створюємо комп’ютерний зір з графічним інтерфейсом у контейнері: OpenCV + PyQt5 + Docker

Уявіть: ви хочете розробити додаток із комп’ютерним зором, який матиме гарний графічний інтерфейс. Звучить просто? Але коли ви починаєте налаштовувати середовище, встановлювати залежності та конфігурувати взаємодію OpenCV з графічним інтерфейсом, …

Розробка системи відстеження об’єктів ВідеоТрекер: досвід, виклики та рішення

У світі комп’ютерного зору відстеження об’єктів залишається однією з фундаментальних задач з широким спектром практичного застосування: від систем відеоспостереження до аналізу спортивних подій та автоматизованих виробничих процесів. Створення прототипу доступного …

Прогнозування ціни біткоїна з TensorFlow.js: мій досвід створення додатка

Машинне навчання стало незамінним інструментом для аналізу фінансових ринків. У цій статті я розповім про свій досвід створення додатка для прогнозування курсу біткоїна за допомогою TensorFlow.js та Node.js. Протягом останніх …

Інтеграція GStreamer з OpenCV для відстеження об’єктів: коли і навіщо?

У світі комп’ютерного зору та обробки відео часто виникає питання: як найефективніше організувати захоплення, обробку та аналіз відеопотоків? Особливо коли йдеться про складні системи з високими вимогами до продуктивності, якості …

Налаштування NVIDIA GPU для Docker: повний посібникАвточернетка

Сучасні завдання машинного навчання, глибокого навчання та обробки великих об’ємів даних часто вимагають використання графічних процесорів (GPU) для прискорення обчислень. Контейнеризація за допомогою Docker стала стандартним підходом до розгортання таких …