Российский стартап представил технологию распознавания людей на снимках с бас

МОСКВА, 24 декабря. /ТАСС/. Российский студенческий стартап "Дроноко" разработал технологию компьютерного зрения для беспилотных авиационных систем, которая позволяет в реальном времени обрабатывать информацию и идентифицировать объекты. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ).

"Технологию компьютерного зрения для БАС разработал студенческий стартап "Дроноко". Решение позволит в реальном времени обрабатывать информацию и идентифицировать объекты на борту. Проект автоматизирует технологии поиска и контроля, экономит время для мониторинга территорий. По вычислениям разработчиков, проект уже позволяет экономить порядка 20-30% времени при ручном просмотре", - сказано в сообщении.

Уточняется, что разработанная технология уже позволяет экономить порядка 1,5 - 2,5 часов при просмотре, например, 8-часового видео. В дальнейшем планируется ускорить процесс просмотра в 1,3-1,7 раза. В пресс-службе добавили, что технология может быть использована на стройках, промышленных территориях с ограниченным доступом, а также для поиска людей и потерявшихся животных.

"Важно отметить, что решение уже прошло этап практического апробирования, включая тестирование в условиях, имитирующих реальные задачи, например, в лесных массивах. Основой для высокой точности системы послужило обучение модели на обширном дата-сете, включающем сотни тысяч аэрофотоснимков. Текущий функционал, позволяющий детектировать людей в видимом спектре, демонстрирует надежность и готовность к работе на промышленных объектах или в сельском хозяйстве", - приводятся в сообщении слова ведущего эксперта в области ИИ "Университета 2035" Ярослава Селиверстова.

Основатель стартапа, студент Института сквозных технологий ДГТУ Владимир Рясной также отметил, что в планах научить нейросеть работать и по тепловизору на основе инфракрасного излучения, что позволит использовать разработку для поиска людей в ночное время, над задымленными территориями, а также под кронами деревьев. Кроме того, в пресс-службе сообщили, что следующим шагом команды станет оптимизация системы для работы на маленьком вычислительном модуле, установленном на дрон, чтобы устройство могло работать в условиях отсутствия связи и интернета. Помимо этого, команда планирует работать над возможностью идентификации и "удерживании" человека между кадрами в движении, а также над внедрением функции фиксации места обнаружения на карте с примерными координатами для оказания оперативной помощи.