Система компьютерного зрения робота-гуманоида для задачи робофутбола

Исследование посвящено доработке системы компьютерного зрения робота-гуманоида SAHR. Были выявлены недостатки текущей системы компьютерного зрения робота SAHR: распознавание разметки неустойчиво к изменению освещенности. Были описаны нейросетевые подходы компьютерного зрения, способствующие повышению устойчивости алгоритмов к динамически изменяющемуся освещению. Был проведен обзор и сравнение нейросетевых моделей YoloV8 и YOEO. Было выявлено, что YoloV8 быстрее и качественнее решает задачу семантической сегментация. Было показано, что предложенное решение более устойчиво к изменяющимся условиям освещения, нежели текущая версия системы компьютерного зрения SAHR.