NEIMARKER в мессенджере MAX — 49 подписчиков, аналитика и статистика

Последние публикации канала «NEIMARKER»

1. 13 просмотров, 31 июл. 2026 г., видео

   Контроль безопасности в реальном времени 🦺⛑ Автоматический анализ видеопотока помогает следить за использованием защитной экипировки на опасных объектах: 🟢 Зеленый цвет — каски, жилеты и перчатки надеты правильно. 🔴 Красный цвет — система сигнализирует об отсутствии нужного снаряжения. Относительно небольшой объем кода позволяет обрабатывать видео в реальном времени, помогая быстро выявлять риски и снижать вероятность несчастных случаев.

2. 22 просмотров, 30 июл. 2026 г., видео

   Мобильное лазерное сканирование ЛЭП 🔌📏 В чем техническая сложность задачи? 🌀 При съемке протяженных линейных объектов без возврата в начальную точку и без пересечения собственного маршрута погрешность позиционирования прибора непрерывно накапливается со временем. Использовался комбинированный метод: GNSS-трекинг: GPS-приемник сканера непрерывно фиксировал траекторию движения, снижая накопление погрешности. Опорные марки: на объекте заранее заложили точки с известными геодезическими координатами. Постобработка: полученные данные сопоставили с опорными марками, что позволило скорректировать…

3. 31 просмотров, 29 июл. 2026 г., видео

   📐 Как геометрия помогает измерять скорость по обычному видео Камера не знает реальных расстояний: машина вдали кажется маленькой и движется на экране медленнее, чем вблизи. Чтобы рассчитать её настоящую скорость, разработчики используют математический трюк. Изображение переводят в плоскую проекцию «вид сверху» . На такой плоскости пиксели легко пересчитать в реальные метры, зная длину дорожной разметки. Дальше в дело вступает простая физика: пройденное расстояние делят на время между кадрами. Пример кода для этой проекции, расчетов и отрисовки аккуратных цветных рамок показан на…

4. 34 просмотров, 28 июл. 2026 г., видео

   🤖 Колеса вместо лап: новый робот-акробат Этот квадрупод решает извечную дилемму мобильной робототехники: скорость или проходимость? Главные особенности гибрида: ⚙️ Двойной режим: на ровных покрытиях он катится с высокой скоростью и минимальным расходом энергии, а на сложных участках задействует суставы «ног», чтобы перешагивать препятствия. 🧠 Реальное время: благодаря алгоритмам обучения робот мгновенно оценивает рельеф и корректирует положение корпуса для сохранения устойчивости. 🤸‍♂️ Динамика: машина умеет ловко балансировать, приспосабливаться к разным типам поверхностей и даже…

5. 41 просмотров, 27 июл. 2026 г., видео

   Управление роботом через AR-очки👓🤖 С помощью AR-очков данные с сенсоров робота накладываются в виде трехмерной графики прямо на реальное окружение перед вами. Что это дает на практике? 🔹 Полное понимание того, как именно робот воспринимает препятствия вокруг себя. 🔹 Возможность простыми жестами указывать направление движения и отдавать команды в реальном времени. 🔹 Более быстрое и наглядное взаимодействие человека и машины.

6. 54 просмотров, 24 июл. 2026 г., видео

   Геометрия и строгие допуски требуют особого внимания при проверке металлоконструкций, ведь исправление ошибок на строительной площадке всегда связано со сложностями и дополнительными расходами. 📐 В таких сценариях находят применение технологии дополненной реальности. Наложение цифровой 3D-модели непосредственно на готовое изделие позволяет наглядно сопоставить проектные данные с физическим объектом. Это дает возможность осмотреть деталь со всех сторон, сверяя ключевые элементы без традиционных ручных замеров. 📱🏗 Подобный подход к контролю качества помогает вовремя выявить отклонения от…

7. 51 просмотров, 23 июл. 2026 г., видео

   🤖 Настоящая автономность гуманоидных роботов постепенно выходит на новый уровень. Представьте задачу: забрать посылку на другом этаже, спустившись по лестнице, вернуться обратно на лифте, распаковать коробку. И всё это — по одной-единственной команде, без какого-либо вмешательства человека. 📦🪜🛗 Главная сложность здесь заключается в непредсказуемости реального мира. Роботу важно уметь самостоятельно адаптироваться и исправлять собственные ошибки на ходу, если что-то идет не по плану. Объединение логики, сенсорного восприятия и точного физического контроля в единую систему — это…

8. 57 просмотров, 22 июл. 2026 г., видео

   🤖🗑 Роботы и ИИ меняют сортировку мусора Технологии автоматизируют работу с отходами: ▫️Умное распознавание: Компьютерное зрение и сенсоры помогают ИИ определять сотни категорий материалов в реальном времени. ▫️Универсальность: Одни роботы сортируют тяжелый строительный мусор, другие — быстро разбирают легкий пластик на конвейерах. ▫️Автономность: Процесс проходит без постоянного участия человека. Это делает переработку отходов более доступной и экологичной.

9. 66 просмотров, 21 июл. 2026 г., видео

   Как оптимизировать производство без лишних затрат и рисков? 📈 Контроль количества готовой продукции — это процесс, где человеческий фактор может обойтись дорого. Автоматический мониторинг на конвейерной ленте решает эту проблему быстро и бесконтактно. Визуальный контроль в реальном времени позволяет: ⚙️Вести точный и непрерывный учет изделий; ⚙️Своевременно выявлять задержки или остановки на линии; ⚙️ Снижать нагрузку на операторов и минимизировать ошибки.

10. 64 просмотров, 20 июл. 2026 г., видео

    ⚡️ Нейросети научились строить виртуальный «скелет» кисти в реальном времени! 🖐 ⚙️ Как это работает? Искусственный интеллект анализирует изображение, определяет границы ладони (цветные рамки на фото) и мгновенно вычисляет координаты ключевых точек — суставов и кончиков пальцев. Затем эти точки соединяются в единую геометрическую 3D-модель, которая синхронно повторяет анатомию руки при движении. 🚀 Где это применяется? ▫️ Бесконтактное управление; ▫️ Виртуальная реальность (VR); ▫️ Инклюзивная среда; ▫️ Анализ моторики.

11. 81 просмотров, 17 июл. 2026 г., видео

    🧲 Магнитная левитация внутри тела! 🩺✨ Ученые научились дистанционно управлять медицинскими инструментами (например, катетерами) внутри организма с помощью магнитных полей. ⚙️ В чем главная сложность? Магнитная левитация нестабильна, а внутри тела нет визуального контроля. Управлять микророботами приходится буквально «вслепую», ориентируясь только на сложные вычисления и измерения магнитного поля. Фантастический шаг к безопасной хирургии будущего! 🚀

12. 80 просмотров, 16 июл. 2026 г., видео

    Нейросети научились «видеть» еду! 🍽✨ Теперь искусственный интеллект может в реальном времени с высокой точностью распознавать различные блюда и продукты на фотографиях и видео 📸📹. Как это можно использовать? ✅ Автоматизация контроля качества ✅ Тщательная инспекция продуктов на производстве ✅ Улучшение и автоматизация рабочих процессов в пищевой промышленности Технологии компьютерного зрения открывают совершенно новые возможности для работы с едой. 🚀🥗

13. 84 просмотров, 15 июл. 2026 г., видео

    🚀 Прорыв в мире 3D-графики! Представьте себе: реалистичный 3D-скан, состоящий из невероятных 24 МИЛЛИОНОВ частиц (гауссианов), который работает прямо в сети! 🤯 Как такое стало возможным? 🛠 Всё благодаря новым вычислительным алгоритмам рендеринга и умной системе автоматической потоковой передачи уровня детализации. Технология позволяет создавать фотореалистичные миры, которые не требуют от пользователей загрузки тяжелых файлов.

14. 87 просмотров, 14 июл. 2026 г., видео

    📊 Как современные технологии упрощают учет сырья на объектах? 🔍 Как это устроено? Алгоритмы компьютерного зрения и фотограмметрии анализируют кадры видеозаписи. Красные точки на экране — это ключевые маркеры (облако точек), на основе которых программа рассчитывает геометрию насыпи и строит ее трехмерную модель для вычисления объема. 🛠 Основные преимущества такого подхода: Экономия времени: Оценка объема больших складов сырья занимает меньше времени по сравнению с традиционными методами ручного замера. Безопасность: Специалистам не требуется подниматься на нестабильные и опасные склоны…

15. 92 просмотров, 13 июл. 2026 г., видео

    👀 Посмотрите, как работают современные технологии компьютерного зрения в действии! На этом примере показан процесс автоматического распознавания и подсчета людей по заданным зонам на эскалаторах. 🚶‍♂️🚶‍♀️ Как это устроено: 🔹 Специально обученная нейросеть детектирует каждого человека в кадре. 🔹 Система присваивает объектам уникальные ID (розовые рамки) и отслеживает их перемещение. 🎯 🔹 Алгоритм анализирует координаты и в реальном времени выводит количество людей, находящихся внутри выделенных областей (желтые зоны). 📊 Подобные решения — отличный инструмент для анализа пешеходного…