Компания «Цифровые дороги» специализируется на пространственных измерениях и контроле состояния объектов городской и промышленной инфраструктуры в режиме реального времени. Для неё компанией «Наносемантика», одним из ведущих разработчиков в области нейросетевых решений в России, было создано программное обеспечение для цифровых двойников объектов дорожно-транспортной инфраструктуры на основе искусственного интеллекта.
О компании «Наносемантика»
ГК «Наносемантика» была основана 19 лет назад Игорем Ашмановым и является лидером в сфере искусственного интеллекта. Специалисты компании работают над созданием голосовых виртуальных помощников и умных чат-ботов, разрабатывают нейронные сети под различные бизнес-задачи и занимаются системами анализа больших данных. Начиная с 2005 года было успешно выполнено более 180 проектов, а работа по усовершенствованию собственных технологий ведется и по сей день. Компания не раз выигрывала престижные IT-конкурсы, так, например, в 2016 году «Наносемантика» получила государственную «Премию Рунета» в двух номинациях: «государство и общество» и «технологии и инновации».
Что за технология CV (компьютерное зрение)
Компьютерное зрение (computer vision, CV) – это действительно передовая технология, основанная на нейронных сетях, которая революционизирует обработку изображений и видео. Возможности её применения в бизнесе и производстве действительно впечатляют. Эта технология позволяет автоматизировать процессы видеоаналитики, осуществлять быструю диагностику и повышать уровень безопасности где бы то ни было.
Применение компьютерного зрения (CV) в обеспечении безопасности дорожного движения активно развивается и открывает широкие возможности для улучшения ситуации на дорогах. Особое внимание уделяется видеоаналитике и трекингу перемещений, что позволяет эффективно отслеживать движение людей и объектов в режиме реального времени. Например, система биометрической идентификации способна определять пол, возраст и даже эмоциональное состояние людей по лицам, обеспечивая высокий уровень безопасности. Анализ этих и многих других данных позволяет с высокой точностью предугадать возникновение потенциально опасных дорожных ситуаций и вовремя принять меры по их предотвращению.
Что такое цифровые двойники
Цифровые двойники дорожной инфраструктуры позволяют отслеживать организацию дорожного движения, а также состояние светофоров, знаков, тротуаров и оперативно принимать решения по приведению их в надлежащее состояние. Кроме того, подобная автоматизация помогает более эффективно использовать время специалистов, которое ранее они тратили на рутинные, а порой и опасные процессы. Для создания цифровых двойников инфраструктуры используется программное обеспечение на основе искусственного интеллекта ‒ детекторы объектов дорожной инфраструктуры, разработкой которых в рамках данного проекта занимались специалисты «Наносемантики».
Ход работ
Проект занял почти два года и проходил в десять этапов по числу представленных детекторов, среди которых были такие, как МАФ (малые архитектурные формы), ворота, шлагбаумы, дорожные тумбы и другие. В процессе создания решения, основанного на технологиях компьютерного зрения и машинного обучения, разработчики выбрали и реализовали наилучший алгоритм из исследованных с точки зрения точности и скорости работы. Для качественного обучения нейросетей по каждому из направлений были сформированы тренировочные и валидационные датасеты, насчитывающие по нескольку тысяч изображений с шести камер мобильных лабораторий. Партнером по разметке предоставленных данных для последующего обучения нейросетей стала компания «Геодата».
Наиболее сложным стало создание детекторов, где были задействованы мелкие объекты и при этом требовалась высокая точность распознавания. Например, светоотражатели и камеры ‒ это небольшие объекты, и зачастую на изображении они сливаются с фоном. Данная задача требовала тщательного препроцессинга и предварительной обработки изображений, качественной подготовки датасета и выбора оптимальных моделей для обучения нейросети.
Всего для обучения было использовано более 77 тыс. изображений, при этом скорость обработки изображений составила 3 bps на батче из 6 изображений (или 18 fps). По результатам финального тестирования все детекторы показали соответствие метрикам, установленным заказчиком изначально: box mAP - 0,55, mask mAP - 0,48, F1-мера - 0,83.
«Для нас проект для компании «Цифровые дороги» стал одним из ключевых по итогам прошлого года не только с точки зрения объемов работ, но и с точки зрения технологического лидерства страны. Уверен, что применение ИИ-технологий способно улучшить управление движением и обеспечить более безопасную и современную среду для водителей и пешеходов», – отметил Илья Иванов, коммерческий директор компании «Наносемантика».
Наша компания предлагает гибкие решения в области компьютерного зрения, настраиваемые под конкретные задачи и интегрируемые в ваши бизнес-процессы. Результат: повышение эффективности, сокращение издержек и снижение риска ошибок.
Хотите узнать больше о применении искусственного интеллекта и современных технологий для вашего бизнеса? Оставляйте заявку на сайте nanosemantics.ai и наши специалисты подберут оптимальное решение для Вас!
Листая дальше, вы перейдёте на nanosemantics.ai