Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak
  • NaftoGaz Europe | Новостной сайт

    Машинное обучение
    #php #yii2


  • 1000 UAH

    Распознавания кошек и собак на изображениях

    Машинное обучение
    Демонстрационная программа для распознавания кошек и собак на изображенях. Свёрточные нейронные сети. Точность 85-90%. Интерфейс сделан на Tkinter.


  • 1500 UAH

    Funny News

    Машинное обучение
    Нейронная сеть, генерирующая забавные новости на основе реальных новостей Украины с https://korrespondent.net/ukraine/
    Для генерации новости напишите /newh боту


  • 10 000 UAH

    Автоматическое Удаление Логотипов WaterMarks

    Машинное обучение
    На основе методов машинного обучения разработаны модели для автоматического поиска и удаления логотипа (WaterMark, водная печать).

    Программа состоит из 3 частей:
    Часть 1. Детекция, определение местоположения и вырезание логотипа с субпиксельной точностью.
    Часть 2. На основе 50-100+ экземплярах фото (объектах обучения) вычисляется обратное математическое преобразовании для каждого пиксела, при котором частотный спектр области под логотипом соответствует области вокруг логотипа. Тем самым удается на 90-99% уменьшить видимость ватермарка на исходном фото
    Часть 3. Пакетное применение обученной модели удаления ватермарка для фотографий.

    Результаты:
    В данной работе Логотип был удален на 7433 фото.
    Время преобразования: по 3-5 секунд на очистку одного фото (1600х1200, 1280х960).
    Среднеквадратичное отклонение 0.3 градиента цвета.
    Зрительный контроль > 93% фотографий распознать наличие логотипа не представляется возможным.
    6% фото — только при увеличении контрастности на 300% логотип слегка виден
    1% фото — при увеличении на месте удаленного ватермарка заметен небольшой пиксельный шум.

    Цена 200-300$ - обучение модели 1-му виду логотипов
    (в зависимости от сложности логотипа)
    N x 0.02$ - автоматическая обработка 1-й фотографии

    (Примеры в полном качестве высылаю по запросу)


  • Система оценки уровня загрязнений полов

    Машинное обучение
    Консольное серверное приложение которое по видео (или c live камеры или видео файл)
    оценивает в выбранной зоне уровень загрязнений.
    Вся "грязь" классифицируется на 4 категории: грязь, мелкий мусор, крупный муссор, посторонние преметы. Все данные записываются в БД.
    Python3.7 + OpenCV 4


  • Автоматизация диагностики архитектурных сооружений

    Машинное обучение
    Программное обеспечение для обнаружения дефектов архитектурных конструкций на изображениях. В данной статье описывается архитектура и процесс реализации методов машинного обучения для классификации изображения.


  • 193 999 UAH

    Детекция и классификация насекомых

    Машинное обучение
    Для заказчика Koppert Biological Systems
    Алгоритм детекции ловушек насекомых
    Алгоритм классфикации насекомых
    Анализ и контроль роста по типам насекомых


  • 814 796 UAH

    Granite Analysis & Segmentation & Classification

    Машинное обучение
    Комплексная разработка системы автоматизации производства мрамора.
    Разработка модели детекции на ленте и классификации мраморной плитки.
    Автоматическая калибровка камеры и измерение параметров плитки (классификация типов, измерение размеров), оценка контура и аномалий.
    Сегментация изображения, подстановка виртуальных задних фонов.
    Ведение системы в эксплуатацию на 4 производствах в Италии и Австрии.
    Общий вид:
    https://youtu.be/juHldd5llHg

    Технические моменты:
    http://pot.pp.ua/video/granitev3.m4v


  • 97 000 UAH

    FaceID: face detection and identification

    Машинное обучение
    Библиотека на Python и С++ для детекции и распознавания лиц.

    Постоянное до обучение модели в процессе распознавания.

    ВИДЕО ДОСТУПНО ВВЕРХУ ПОРТФОЛИО В РАЗДЕЛЕ РЕЗЮМЕ!
    https://www.youtube.com/watch?v=P45HTL08IaM

    Face detection 0,04~0.1 sec/frame
    Learning features of each face ~0,2 sec/face on avr CPU
    Face recognition:
    High accuracy more then 97,5%, Sensitivity ~ 75%
    Very fast searching in faces database (500k faces per second)
    Live learning during recognition process


  • Мое портфолио, ссылки на мои тексты

    Машинное обучение
    Портфолио содержит ссылки на мои тексты, а также что я делаю и предлагаю вам.