Разработка и применение методов управления интеллектуальной роботи¬зи¬рованной системы слежения за объектами интереса как обнаружение не характерных для данной среды предметов, сочетаний, соединений, и их формализация; анализ средств слежения за объектами интереса, и выбор оптимального набора средств регистрации изменений в рабочей зоне слежения на основе нейросети, встраиваемой в микропроцессорную систему робота (практическая реализация на микропроцессорах и ПЛИС в реальном времени). Решение поставленной задачи путем минимизации нейросети для ее эффективной реализации алгоритмов и моделирования в среде отладки при помощи программи́руемой логи́ческой интегра́льной схе́мы.
Цель работы решить проблему инсталляции элементов искусственного интеллекта в автономные роботы или иные встраиваемые системы. Это частично решит проблему нехватки памяти и повысит быстродействие.
Многолетние исследования в области нейросетей Государствен¬ного учреждения «Институт проблем искусственного интеллекта» позволяют получить максимальную целевую эффективность. При равных условиях использования, в мировой практике нет аналогов, сравнимых с данной роботизированной системой слежения, которая отличается сложностью и надежностью в разработке, внедрении и эксплуатации.
Использование последних достижений в математике (алгебре, теории чисел и теории групп) позволяют существенно снизить требования к коли¬честву перемножителей в нейросети и тем самым добиваться более простой реализации нейросети, используя ПЛИС в реальном времени. Это экономит до 30% пространства ПЛИС.
Использование метода прямой подачи изображений в формате JPEG (без ее декодировки в BMP) позволяет приблизительно в 2 раза уменьшить объем сверточной нейронной сети и уменьшить вдвое время классификации изображений при практическом сохранении вероятности ошибок.
