Описание проекта
Проблема:
Рынок обследования разных объектов инфраструктуры с использованием технологии БПЛА активно развивается. БПЛА используют для осмотра ЛЭП, нефтепроводом, локализации пожаров, осмотра зданий и сооружений, мониторинга состояния дорожного полотна. Сам процесс "облета" не занимает много времени, но после получения снимков с БПЛА их необходимо проанализировать для поиска "нарушений" и определениях координат мест нарушений. Сейчас данный процесс может занимать до 4-х рабочих дней. Это связано с тем, что человеку приходится вручную осматривать сотни фотографий или десятки минут видео с целью поиска "нарушений", выписывать координаты в специализированные формы, описывать класс "нарушений", формировать огромные Exel таблицы, а также вручную переименовывать все фотографии, чтобы они имели уникальный номер для внесения в гис-систему предприятия.
Решение
Малогабаритный модуль "ОКО", предназначенный для точной обработки изображений с целью поиска дефектов и классификации объектов. "ОКО" позволяет убрать рутинную и физическую работу человека при обработке изображений с помощью технологии машинного зрения в режиме реального времени. Точность классификации данных составляет 95%, а скорость обработки изображений до 8 кадров в секунду. Главной задачей проекта является снижение времени на обработку изображений полученных при помощи БПЛА. Данный проект будет интересен службам МЧС, экологам, энергетикам для оперативного поиска и локализации нарушений (обрывы, пожары, экологические катастрофы). "ОКО" само присваивает каждой фотографии уникальный номер, формирует первичный отчет, где указывает координаты места, время, дату, уникальный номер, класс "нарушения", а также дает первичное описание.
Презентации
Пульс
Новость
Планируется разработка модуля и проведение тестовых полетов
Инициация идеи и проекта
Определен концепт устройства, произведен сбор датасета для обучения нейронной сети