На официальном сайте "ГосТех" можно найти документ "Методические рекомендации по включению сервисов в единую цифровую платформу Российской Федерации «ГосТех", в котором содержится информация о рекомендованном технологическом стеке (раздел 8). Так, например, упоминаются языки программирования Java, JavaScript, C/C++, языки запросов HiveQL и SQL, а также языки разметки и форматы сериализации. Ознакомиться с полным документом можно по ссылке: https://platform.gov.ru/wp-content/uploads/2022/12/МЕТОДИЧЕСКИЕ_РЕКОМЕНДАЦИИ_ПО_ВКЛЮЧЕНИЮ_СЕРВИСОВ_В_ЕДИНУЮ_ЦИФРОВУЮ-2.pdf
Это не система управления финансами, а национальная цифровая платформа разработанная специально для государственного сектора для перевода текущих и планируемых государственных информационных систем в единый цифровой контур и единый контур безопасности, для унификации и дальнейшего масштабирования. В статье это подробно описано.
Всё дело в точности. Для высокого качества трекинга автомобилей требуется достаточно высокая точность детекций, поэтому было принято решение использовать нейросеть Yolov5S, так как это достаточно легкая, но качественная модель.
Задача по определению номеров действительно может быть решена с использованием инструментов OpenCV. Неплохо справляются с детектированием номера каскады Хаара. Но для качественной работы такого решения нужны почти идеальные условия. Номера должны быть ровно в кадре, не грязные и т.д. Если кратко, то тестирование показало, что результативность подобных алгоритмов ниже представленных
Встраиваемое решение было выбрано из-за того, что не везде есть возможность передать видеопоток на сервер. В изначальных задачах было заложено требование к автономной работе устройства, без передачи данных на сервер.
Согласно официальной документации (https://docs.ultralytics.com/) YOLOv8 - это последняя версия семейства YOLO, построенная на основе предыдущих. Поэтому можно сказать, что это всё таки продолжение, хотя изменений достаточно много.
Когда мы написали про большее комьюнити у yolov5, чем у yolov8, мы имели ввиду, что в настоящее время существует большее количество примеров использования yolov5 в open source проектах. К примеру, официальный репозиторий Rockchip (https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2) имеет пример конвертации только yolov5.
На это также указывает количество fork на репозиториях yolov5 и yolov8.
В связи с этим на базе yolov5 на данный момент будет проще развернуть какое-либо решение на различных платформах.
Официальный репозиторий с примерами: https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/tree/master/examples Есть также примеры использования yolov5, mobilenet, resnet. Надеемся на дальнейшее расширение списка. Спасибо за ссылку. Мало информации на английском языке, интересный пример для конвертации модели YOLOv5.
Спасибо за совет. Хотим обратить внимание, что основная идея статьи — упрощение передачи данных о потребителе сервиса (пользователь/система). Такое упрощение не редкость на проектах, что хорошо дополняет и упрощает взаимодействие по gRPC и не запрещает использование стандартных механизмов из коробки.
Согласны, мы не Гугл, поэтому, используем их решение и не разрабатываем свое. Статья обращает внимание на следующие аспекты:
ограничения стандартного REST, которые снимает gRPC
возможность организовать стриминг больших данных
возможность асинхронной передачи данных
упрощение передачи информации о потребителе сервиса (пользователь/система)
в сети встречаются горячие споры по этой теме и в настоящее время все чаще звучит заявление, что gRPC де-факто стало стандартом для межсервисного взаимодействия.
На официальном сайте "ГосТех" можно найти документ "Методические рекомендации по включению сервисов в единую цифровую платформу Российской Федерации «ГосТех", в котором содержится информация о рекомендованном технологическом стеке (раздел 8). Так, например, упоминаются языки программирования Java, JavaScript, C/C++, языки запросов HiveQL и SQL, а также языки разметки и форматы сериализации. Ознакомиться с полным документом можно по ссылке: https://platform.gov.ru/wp-content/uploads/2022/12/МЕТОДИЧЕСКИЕ_РЕКОМЕНДАЦИИ_ПО_ВКЛЮЧЕНИЮ_СЕРВИСОВ_В_ЕДИНУЮ_ЦИФРОВУЮ-2.pdf
Эта информация под NDA. Использовать любой язык программирования и любую базу данных невозможно.
Спасибо, изучим данный вариант и сравним с rknn-toolkit.
YOLOv5 используется обученная на кастомном датасете.
Это не система управления финансами, а национальная цифровая платформа разработанная специально для государственного сектора для перевода текущих и планируемых государственных информационных систем в единый цифровой контур и единый контур безопасности, для унификации и дальнейшего масштабирования. В статье это подробно описано.
Пока не то)
Всё дело в точности. Для высокого качества трекинга автомобилей требуется достаточно высокая точность детекций, поэтому было принято решение использовать нейросеть Yolov5S, так как это достаточно легкая, но качественная модель.
Задача по определению номеров действительно может быть решена с использованием инструментов OpenCV. Неплохо справляются с детектированием номера каскады Хаара. Но для качественной работы такого решения нужны почти идеальные условия. Номера должны быть ровно в кадре, не грязные и т.д. Если кратко, то тестирование показало, что результативность подобных алгоритмов ниже представленных
Встраиваемое решение было выбрано из-за того, что не везде есть возможность передать видеопоток на сервер. В изначальных задачах было заложено требование к автономной работе устройства, без передачи данных на сервер.
Кайф!)
Спасибо, изучим :)
Согласно официальной документации (https://docs.ultralytics.com/) YOLOv8 - это последняя версия семейства YOLO, построенная на основе предыдущих. Поэтому можно сказать, что это всё таки продолжение, хотя изменений достаточно много.
Когда мы написали про большее комьюнити у yolov5, чем у yolov8, мы имели ввиду, что в настоящее время существует большее количество примеров использования yolov5 в open source проектах. К примеру, официальный репозиторий Rockchip (https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2) имеет пример конвертации только yolov5.
На это также указывает количество fork на репозиториях yolov5 и yolov8.
В связи с этим на базе yolov5 на данный момент будет проще развернуть какое-либо решение на различных платформах.
Поэтому мы и добавили комментарий о том, почему здесь идет речь о v5, а не v8.
Официальный репозиторий с примерами: https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/tree/master/examples Есть также примеры использования yolov5, mobilenet, resnet. Надеемся на дальнейшее расширение списка. Спасибо за ссылку. Мало информации на английском языке, интересный пример для конвертации модели YOLOv5.
Спасибо за совет!
Спасибо за совет. Хотим обратить внимание, что основная идея статьи — упрощение передачи данных о потребителе сервиса (пользователь/система). Такое упрощение не редкость на проектах, что хорошо дополняет и упрощает взаимодействие по gRPC и не запрещает использование стандартных механизмов из коробки.
Согласны, мы не Гугл, поэтому, используем их решение и не разрабатываем свое. Статья обращает внимание на следующие аспекты:
ограничения стандартного REST, которые снимает gRPC
возможность организовать стриминг больших данных
возможность асинхронной передачи данных
упрощение передачи информации о потребителе сервиса (пользователь/система)
в сети встречаются горячие споры по этой теме и в настоящее время все чаще звучит заявление, что gRPC де-факто стало стандартом для межсервисного взаимодействия.
Интересна либа, но мы использовали другую удобную либу io.grpc:grpc-netty:1.43.2 Статья не про это.