фото © Sputnik / Владислав Воднев
Учёные Евразийского национального исследовательского университета им. Л. Гумилёва реализуют прикладное исследование по разработке прототипа информационной системы, позволяющей производить оценку и формировать отчеты о функциональном состоянии дорожного покрытия и столбов освещения по данным видеорегистраторов транспортных средств в г.Астане.
Данные видеорегистраторов транспортных средств ежедневно записывают большие объемы видео данных, содержащих ценную цифровую информацию о городе, в том числе о состоянии дорог, ночном освещении, состоянии зданий, автобусных остановках, дорожных пробках и прочем.
В настоящее время, благодаря развитию методов машинного обучения, появляется возможность интеллектуально анализировать видеоданные и определять состояние различных объектов на видео. В частности, появляется возможность оперативно оценить освещение на дорогах города, состояние дорожного покрытия, включая видимость дорожной разметки, наличие льда и снега, наличие дорожных повреждений и аварийных ситуаций. Данные задачи актуальны как для обеспечения безопасности движения, так и для определения функционального состояния дорог города.
В основе интеллектуальной видеоаналитики лежит компьютерное зрение – научная область, в которой описывается создание и обучение специализированных машин для обнаружения, отслеживания и классификации различного рода объектов.
Казахстанские учёные разрабатывают модель для детекции классов на изображениях с применением алгоритма YOLO (You Only Look Once).
Результаты данной работы подтверждают эффективность данного метода, позволяя точно и быстро обнаруживать различные объекты на изображениях. Использование глубокого обучения и концепции единовременного просмотра для детекции объектов, делает этот подход привлекательным для множества приложений, включая автономные транспортные средства, системы безопасности, медицинскую диагностику и др. Продолжение исследований в этой области будет способствовать созданию более эффективных и универсальных систем компьютерного зрения, способных решать широкий круг задач в различных областях применения.
Научный проект AP19678989 «Интеллектуальная видеоаналитика и отчетность по дорожному покрытию и освещению улиц города»
Научный руководитель Жумадиллаева Айнур Канадиловна – кандидат наук, ассоциированный профессор
