A gépi tanulással támogatott kiberfizikai rendszerek ipari elterjedésének köszönhetően új kutatások indultak a termelés hatékonyságának növelésére. A mély neurális hálózat (Deep Neural Networks, DNNs) alapú tanulás lehetővé teszi, hogy szabályzó rendszerek adaptívan végezzenek képelemzést és hozzanak automatizált döntéseket. A hallgató feladata egy képfelismerő megoldás kialakítása és pontosítása, amin gépi tanulás segítségével, multimédia forrásból (videó, kép) emberi alakokat és különféle robotokat képes felismerni. A hallgató munkájának magában kell foglalnia a mély neurális hálózat elkészítését (tanítása és validálása), valamint az eredmények kiértékelését. Ezekben különféle nyílt forrású rendszerek használata javasolt a projekt során, ilyen pl: a YOLO: Real-Time Object Detection objektumfelismerő hálózat.
N/A