, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم بینایی برای عملیات نیمه خودکار لیفتراک در انبار با استفاده از YOLOv8 و YOLOv11

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم بینایی برای عملیات نیمه خودکار لیفتراک در انبار با استفاده از YOLOv8 و YOLOv11

موضوع کلی: هوش مصنوعی در لجستیک و انبارداری

موضوع میانی: سیستم‌های بینایی ماشین برای اتوماسیون صنعتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و اتوماسیون انبار
  • 2. اهمیت سیستم های بینایی ماشین در لجستیک مدرن
  • 3. مروری بر مقاله: سیستم های بینایی مبتنی بر یادگیری برای عملیات نیمه خودکار لیفتراک
  • 4. نقش لیفتراک ها در انبارداری و چالش های عملیاتی
  • 5. آشنایی با مفاهیم پایه بینایی ماشین
  • 6. مفاهیم پردازش تصویر: پیکسل، وضوح، و فرمت های تصویر
  • 7. آشنایی با دوربین ها و انتخاب سخت افزار مناسب
  • 8. نورپردازی و تاثیر آن بر کیفیت تصویر
  • 9. کالیبراسیون دوربین و اهمیت آن
  • 10. معرفی مجموعه داده های عمومی و اختصاصی برای آموزش
  • 11. آشنایی با یادگیری ماشینی و انواع آن
  • 12. معرفی شبکه های عصبی مصنوعی
  • 13. مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. مفاهیم یادگیری عمیق و کاربرد آن در بینایی ماشین
  • 15. مقدمه ای بر تشخیص اشیاء
  • 16. معرفی خانواده YOLO (You Only Look Once)
  • 17. مروری بر معماری YOLO: تاریخچه و تکامل
  • 18. YOLOv8: معماری، مزایا و معایب
  • 19. YOLOv11: پیشرفت ها و نوآوری ها (در صورت وجود)
  • 20. مقایسه YOLOv8 و YOLOv11 (اگر YOLOv11 وجود داشته باشد)
  • 21. نصب و راه اندازی YOLOv8 و کتابخانه های مورد نیاز
  • 22. آماده سازی محیط توسعه: پایتون، PyTorch، CUDA
  • 23. ساخت مجموعه داده: جمع آوری و برچسب گذاری داده ها
  • 24. برچسب گذاری داده ها با استفاده از ابزارهای مختلف
  • 25. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 26. تنظیمات اولیه برای آموزش YOLOv8
  • 27. آموزش مدل YOLOv8 بر روی مجموعه داده سفارشی
  • 28. ارزیابی عملکرد مدل: دقت، فراخوان، و mAP
  • 29. بهینه سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 30. تکنیک های پیشرفته آموزش: انتقال یادگیری و داده های ترکیبی
  • 31. پیاده سازی تشخیص اشیاء در محیط واقعی
  • 32. آشنایی با چارچوب های نرم افزاری برای استقرار مدل
  • 33. استقرار مدل بر روی سخت افزار لبه (Edge Computing)
  • 34. بهینه سازی مدل برای استقرار در محیط های محدود
  • 35. تست و اعتبارسنجی مدل در شرایط واقعی
  • 36. طراحی سیستم برای تشخیص پالت ها
  • 37. تشخیص پالت ها با استفاده از YOLOv8
  • 38. تشخیص لیفتراک و اجزای آن با YOLOv8
  • 39. شناسایی موانع و محیط اطراف
  • 40. تشخیص علائم و نشانه های ایمنی
  • 41. پیاده سازی سیستم ناوبری خودکار اولیه
  • 42. ادغام تشخیص اشیاء با سیستم های ناوبری
  • 43. استفاده از داده های سنسورهای دیگر (IMU، GPS)
  • 44. طراحی سیستم کنترل برای لیفتراک نیمه خودکار
  • 45. ارتباط با کنترل کننده های صنعتی (PLC)
  • 46. ایمنی و ملاحظات امنیتی در سیستم های خودکار
  • 47. ملاحظات مربوط به مدیریت خطا و بازیابی
  • 48. ارزیابی ریسک و ایمنی عملیاتی
  • 49. سیستم های بینایی برای تشخیص بارگیری و تخلیه
  • 50. تشخیص وضعیت بار و اطمینان از ایمنی
  • 51. بهینه سازی مسیر و مدیریت ترافیک
  • 52. مدیریت انرژی و مصرف بهینه باتری
  • 53. یکپارچه سازی سیستم با زیرساخت های انبار
  • 54. ارتباط با سیستم های مدیریت انبار (WMS)
  • 55. آینده اتوماسیون انبار و نقش هوش مصنوعی
  • 56. معرفی مفاهیم پیشرفته در بینایی ماشین
  • 57. تشخیص اشیاء سه بعدی و مدل سازی
  • 58. فیلتر کالمن و تخمین موقعیت
  • 59. مبانی SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
  • 60. استفاده از شبکه های عصبی پیچیده تر
  • 61. معرفی معماری های جدید YOLO (در صورت وجود)
  • 62. مقایسه YOLO با سایر معماری های تشخیص اشیاء
  • 63. بهبود دقت و سرعت تشخیص
  • 64. تقویت یادگیری در سیستم های بینایی ماشین
  • 65. یادگیری انتقالی برای محیط های مختلف
  • 66. استفاده از داده های سنتزی برای آموزش
  • 67. بهبود مقاومت در برابر نورپردازی متغیر
  • 68. پردازش تصویر پیشرفته برای بهبود دقت
  • 69. فیلترها و تکنیک های پیش پردازش تصویر
  • 70. طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم
  • 71. نمایش داده ها و اطلاعات به اپراتور
  • 72. کنترل و نظارت بر عملیات لیفتراک
  • 73. بهره برداری و نگهداری از سیستم
  • 74. عیب یابی و رفع مشکلات رایج
  • 75. ملاحظات مربوط به مقیاس پذیری سیستم
  • 76. امنیت سایبری در سیستم های اتوماسیون
  • 77. اخلاق و مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
  • 78. مطالعات موردی و نمونه های موفق
  • 79. نحوه استفاده از ابزارهای شبیه سازی
  • 80. ارزیابی اقتصادی و بازگشت سرمایه
  • 81. معرفی کتابخانه های پردازش تصویر (OpenCV)
  • 82. داده های ورودی و خروجی سیستم
  • 83. انتخاب و نصب نرم افزار شبیه سازی
  • 84. طراحی و پیاده سازی سیستم شبیه سازی
  • 85. تست و ارزیابی عملکرد سیستم شبیه سازی
  • 86. بررسی تاثیر انواع داده ها بر آموزش
  • 87. تاثیر داده های آموزش بر عملکرد مدل
  • 88. مقایسه عملکرد YOLOv8 در محیط شبیه سازی و واقعی
  • 89. بهینه سازی الگوریتم های تشخیص اشیاء
  • 90. بهینه سازی سخت افزاری برای سرعت بیشتر
  • 91. شناسایی خطاها و رفع اشکالات
  • 92. نقش یادگیری فعال در بهبود سیستم
  • 93. آینده YOLO و سیستم های بینایی ماشین
  • 94. چالش ها و فرصت های پیش رو
  • 95. پیش بینی روند توسعه سیستم های خودران
  • 96. اثرات زیست محیطی و پایداری
  • 97. نقش تحقیقات و توسعه در این زمینه
  • 98. منابع و مراجع
  • 99. جمع بندی و نتیجه گیری
  • 100. ارائه پروژه پایانی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم بینایی برای عملیات نیمه خودکار لیفتراک در انبار با استفاده از YOLOv8 و YOLOv11”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا