TGViewer
Лесной комплекс Лесной комплекс @forestcomplex · 4.31K subscribers
Post #3538 1.45K
В Удмуртии создана нейросеть для автоматизации оценки объёма древесины

Команда Удмуртского государственного университета разработала нейросеть, которая с высокой точностью подсчитывает объём древесины в кузове лесовоза, сообщается на сайте проекта «Приоритет 2030».

Система анализирует цифровое изображение гружёного автомобиля, а затем автоматически рассчитывает объём перевозимых лесоматериалов.

Для этого нейросеть оценивает такие данные, как длина и диаметр брёвен, габариты кузова лесовоза, и параметры, от которых зависит визуальное восприятие: освещённость, наличие теней и качество фотографии. Телеграм-бот предоставляет пользователям результаты определения объёма древесины за несколько секунд после отправки снимка и автоматического расчёта.

На текущем этапе разработки нейросеть распознаёт и рассчитывает объём лесоматериалов с точностью более 80% при хорошем качестве фотографии. Программный продукт опробован в реальных условиях на производственных площадках и доказал свою работоспособность и эффективность.

#новости
@forestcomplex
  • 🔥 4
  • 👍 3
  • ❤ 1
More from @forestcomplex
  1. Oct 9, 2026Ставка на малотоннажность и лесохимию: участники Российского лесотехнического форума обсуд…
  2. Oct 7, 2026«Соликамскбумпром» нашёл потенциального инвестора в Китае 🌳 У затяжного кризиса на «Солик…
  3. Oct 5, 2026Для молодых специалистов лесничеств в Удмуртии введена выплата за первый год работы 🌳 Рес…
  4. Oct 5, 2026Мебельный рынок Урала: возможности для бизнеса 🌳 Уральский регион закрепляет за собой ста…
  5. Oct 2, 2026Лесозаготовительный бизнес теряет игроков: ликвидаций стало больше, чем открытий 🌳 За вос…
  6. Sep 30, 2026Демо-центр в Сиане принёс первые контракты: Вологодская область наращивает экспорт пиломат…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →