В Фонде НТИ подготовили для беспилотников "учебники по поиску людей"
Искусственный интеллект для БВС проанализировал датасет из 64 тысяч изображений, полученных с беспилотника путем аэрофотосъемки, и текстовое описание расположения объектов поиска и их координат на всех фотоизображениях. Общий объем данных для анализа составил 284 Гб.
Эти снимки для обучения нейросетей стали крупнейшим публичным российским набором размеченных и аннотированных данных такого типа. Работы проводились по технологическому конкурсу Национальной технологической инициативы «Экстренный поиск», организованного Фондом поддержки проектов НТИ, МФТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Конкурс направлен на создание доступной и недорогой системы, которую спасатели смогут применять в своей работе.
Всего было подано 240 заявок из 46 регионов России и Республики Беларусь, из которых успешно прошли отборочный этап и были допущены до квалификационного этапа 147 команд. До финального этапа были допущены 57 команд, принявших участие в квалификационном этапе.
Команды продемонстрировали новые технические решения по разработке алгоритмов поиска малых и слабозаметных объектов на фоне подстилающей поверхности на основе нейросетевых технологий. Фактически, перед ними стояла задача найти человека, находящегося в поле, лежащего в кустах или стоящего за деревом.
Разработчики – частные компании и физические лица – обучили нейросети, которые в режиме, близком к реальному времени, успешно выявляют более 80% людей на местности. Количество ложноположительных срабатываний (случаев, когда нейросеть решила, что нашла человека, а его там нет) составляет у лучших решений около 7 случаев на 100 снимков, что кстати немного.
Кстати, уже в ближайшие недели участники конкурса представят готовые решения БПЛА по поиску людей в труднодоступных местах. И это будет не просто какая-то там очередная ИИ-нейросеть, а полноценный летающий беспилотник с распознаванием людей в автоматическом режиме.
Дронофлот
Искусственный интеллект для БВС проанализировал датасет из 64 тысяч изображений, полученных с беспилотника путем аэрофотосъемки, и текстовое описание расположения объектов поиска и их координат на всех фотоизображениях. Общий объем данных для анализа составил 284 Гб.
Эти снимки для обучения нейросетей стали крупнейшим публичным российским набором размеченных и аннотированных данных такого типа. Работы проводились по технологическому конкурсу Национальной технологической инициативы «Экстренный поиск», организованного Фондом поддержки проектов НТИ, МФТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Конкурс направлен на создание доступной и недорогой системы, которую спасатели смогут применять в своей работе.
Всего было подано 240 заявок из 46 регионов России и Республики Беларусь, из которых успешно прошли отборочный этап и были допущены до квалификационного этапа 147 команд. До финального этапа были допущены 57 команд, принявших участие в квалификационном этапе.
Команды продемонстрировали новые технические решения по разработке алгоритмов поиска малых и слабозаметных объектов на фоне подстилающей поверхности на основе нейросетевых технологий. Фактически, перед ними стояла задача найти человека, находящегося в поле, лежащего в кустах или стоящего за деревом.
Разработчики – частные компании и физические лица – обучили нейросети, которые в режиме, близком к реальному времени, успешно выявляют более 80% людей на местности. Количество ложноположительных срабатываний (случаев, когда нейросеть решила, что нашла человека, а его там нет) составляет у лучших решений около 7 случаев на 100 снимков, что кстати немного.
Кстати, уже в ближайшие недели участники конкурса представят готовые решения БПЛА по поиску людей в труднодоступных местах. И это будет не просто какая-то там очередная ИИ-нейросеть, а полноценный летающий беспилотник с распознаванием людей в автоматическом режиме.
Дронофлот