Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak
  1. Фрилансеры

Oleksander Zaitsev

Предложите Oleksander работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.

Украина Киев, Украина
24 дня 23 часа назад
Немного занят немного занят
на сервисе 3 года
Фрилансер Oleksander Z. — Украина, Киев. Специализация — Встраиваемые системы и микроконтроллеры, C и C++

Рейтинг

Успешных проектов
Нет данных
Средняя оценка
Нет данных
Рейтинг
225
Встраиваемые системы и микроконтроллеры 1
55 место из 197
C и C++
182 место из 1373

Навыки и умения

Программирование

Дизайн и арт

Портфолио


  • Анализатор эмоций

    AI и машинное обучение
    Эмоциональный маркетинг для ритейла, услуг и другое. Обучение проведено на известном наборе данных Expression in-the-Wild (ExpW). Количество классов - 7. Общее количество изображений 91793. Обучение проводилось на Google Colaboratory с использованием библиотеки. Архитектура модели - YOLO11; Инференс реализован в двух вариантах на Python с использованием библиотеки Ultralytics, и на C++ с использованием TensorRT для видеокарт NVIDIA, и для мини-компьютеров NVIDIA Jetson Nano. Для реализации используются две модели. Первая - это инференс лица, вторая инференс эмоции, для NVIDIA модели YOLO конвертированы в движки engine. Ultralytics.

  • Тренировочная система отрицательной обратной связи NFTS

    AI и машинное обучение
    Применение.
    Применяется в стрелковых учебно-тренировочных комплексах как автономный стрелковый инструмент, который самостоятельно принимает решение о выполнении выстрела. Наведение и принятие решения выполняется на алгоритмах компьютерного зрения с использованием предварительно обученной нейронной модели.
    Критерии.
    Основным критерием принятия решения о выстреле является оценка позиции стрелка (курсант). Оценка позиции - это задача, которая заключается в определении местоположения определенных точек на изображении, так называемых ключевых точек.
    … Ключевые точки могут представлять собой различные части тела человека, такие как суставы, конечности или другие отличительные особенности.
    Результатом модели оценки позиции является набор точек, которые представляют собой ключевые точки объекта на изображении, вместе с оценками достоверности для каждой точки.
    Оценка позиции - это выбор, когда вам нужно определить конкретные части объекта и их расположение относительно друг друга.
    Режим работы.
    При определении системой позиции стрелка (курсант), как человека, который стреляет, система начинает отсчет времени, установленный оператором, от 1 до 15 секунд.
    По истечении времени, если стрелок (курсант) не изменил местоположение, система определяет центр объекта по оси Х, выполняет прицеливание и выстрел. Если стрелок (курсант) изменил местоположение до установленного оператором времени, отсчет отменяется и система переходит в режим ожидания.
    Техническое решение.
    Для обучения модели оценки позиции использовалась базовая модель yolov8-pose, видеофайл со стрелками и предварительно сгенерированный файл с контрольными точками. Обучение проводилось на графическом процессоре NVIDIA на Python, библиотека Ultralytics. Для использования обученной модели на микрокомпьютере NVIDIA Jetson или на компьютере с видеокартой #NVIDIA файл модели #YOLO был сконвертирован в файл типа tensorrt. Инференс осуществляется с помощью библиотек #OpenCV, #CUDA C++.

  • Project RH-1

    C и C++
    Розробка систем керування робототехнічними пристроями за допомогою
    #OpenCV
    Використання міні- ком'ютера #NVIDIA Jetson Nano або RPi.
    Мова програмування C++ , бібліотека #OpenCV cv v.4
    … Виконавчий пристрій це будь який маніпулятор. Зв'язок WiFi або BlueTooth.

Активность

  Последние ставки 1
CUDA Персональный проект
500 UAH