«Система основана на компьютерном зрении и способна определять различные дефекты, такие как ямы, повреждения дорожных знаков и светофоров, выделяя их на видеопотоке. В рамках реализации проекта студенты собрали и разметили датасет (набор данных) из более чем 6 тысяч фотографий (дорожные ямы, неработающие светофоры, стершаяся "зебра", дерево, загораживающее дорожный знак и т. д.). Команда проекта обучила модель сверточной нейронной сети детекции дефектов на данном датасете», – рассказал руководитель проекта Егор Антонянц.
Система сможет выделять на видеопотоке дефекты и передавать их геолокацию в модуль визуализации на карте города.
«Сейчас мы находимся на стадии постоянного тестирования и улучшения распознавания дефектов нейронной сетью в записанном видеопотоке. В будущем планируем добавить возможность работы с интерфейсом и подключением активного видеопотока с видеокамеры», – добавил разработчик Руслан Гаврилов.
Программный продукт можно будет установить на городской транспорт для фиксации дефектов и последующей передачи полученных данных в муниципалитет. Прототип будет готов к сентябрю, полная версия – к декабрю.
