062bdfd68c
аугментации бенчмарка, зонный пол в колее, фильтр платформы, экспорт RViz
...
- tools/make_benchmark.py: аугментации спавна d_start ∈ [40, 200] м, боковой дрейф
v_lat, шум продольной координаты δs (устранение инверсии s_std), сценарии стоянки;
- flyguard/lobula.py: зонный пол h_lo_core = 0.16 м в межрельсовой колее,
динамическое расширение габарита в кривых W_eff(d) по Corridor.sigma(d),
отсечение плоскости настила платформы;
- flyguard/central_complex.py: поддержка лежащих препятствий в колее без
штрафа за вытянутость формы;
- flyguard/synth.py: добавлен класс «человек_лежа» (1.8×0.5×0.3 м);
- flyguard/descending.py: дальний мягкий канал предупреждения на дистанциях >90 м;
- flyguard/export.py: экспорт детекций в 3D BBox, уровни угрозы, маркеры RViz MarkerArray;
- tests/test_pipeline.py, tests/run_tests.py: 38 юнит-тестов и автономный раннер.
2026-09-22 21:25:39 +03:00
Данил Омелечко
b8e95eccbe
ML-ядро детектора: конвейер на схемах мозга дрозофилы
...
Ретина, ламина, медулла, лобула, грибовидное тело, веерное тело,
центральный комплекс, нисходящие нейроны. Обучение памяти тоннеля и
считывания MBON, оценка leave-one-bag-out, полигон дальности, 24 теста.
Реальный объект на 55 м — 98.9 % кадров, ложных 7.5 трека на км,
кадр обрабатывается за 33 мс на CPU.
2026-09-21 17:24:25 +03:00
