Задачи, решаемые проектом

• Подготовка научно-технического обоснования предлагаемой технологии, проработка существующих аналогов и научно-технической литературы, использование при этом собственного научно-технического задела
• Разработка программного алгоритма, публикация результатов в научных изданиях
• Получение патента РФ на изобретение
• Результат проекта - программный алгоритм с использованием сверточной нейросети YOLOv4 на интерпретируемом языке программирования в среде MATLAB

Достигнутые результаты и планируемые результаты до конца 2024 года

• Подготовлено научно-техническое обоснование предлагаемой технологии, проработаны существующие аналоги и научно-техническая литература.
• Выявлены проблемы исследования, определены цели и поставлены задачи исследования, сформулированы рабочие гипотезы.
• Собраны данные в условиях промышленного производства газобетона.
• Планируется программная реализация сверточной нейронной сети YOLOv4 в среде MATLAB которая включает в себя следующие основные этапы:
• Подготовка набора данных (сбор и классификация данных в условиях реального производства; загрузка данных и добавление их в путь MATLAB; изменение размера изображения, чтобы учесть архитектуру YOLOv4, деление набора данных на обучающие, валидационные и тестовые выборки, чтобы избежать переобучения и оптимизировать точность обучающего набора данных);
• Разметка данных.
• Обучение сети YOLOv4 и оценка полученных результатов. 2. Публикация результатов в научных изданиях.

В результате планируется получение патента РФ на изобретение.

Планируемые результаты до 2030 года (в случае если проект долгосрочный)

В рамках реализации проекта ставятся задачи по заключению университетом договоров на проведение НИОКР с организациями, занимающимся производством газобетона. После апробации результаты исследования планируется презентовать разработанный программный алгоритм перед представителями предприятий стройиндустрии с целью его внедрения в реальное производство