Нейронные сети, Машинное зрение
Продукт позволяет идентифицировать объекты в транспорте в условиях, приближенных к реальности (слабая освещенность, движение).
С помощью специальных отслеживающих устройств над дверью транспортного средства происходит запись видео. Видео-файлы могут передаваться в онлайн-режиме или в заданные периоды.
Мы обучили алгоритм определять объекты в транспорте: взрослые пассажиры, дети, кондуктор, сумки и т.п. Пространство, которое попадает в камеру, разделено на три зоны (вход, промежуточная зона, выход), таким образом определяется направление движения пассажиров. Если пассажир появился в зоне входа и последовал в зону выхода, значит он вошел; если пассажир появился в зоне выхода и последовал в зону входа, значит он вышел.
Значительное время процесса занимает разметка данных, от которой зависит результат обучения нейронной сети. Для обучения машины распознавать пассажиров мы использовали выделения сегментами с пометкой атрибутов таких как: направление движения, классификация объектов. Чем больше качественных данных для обучения подготовлено, тем выше точность распознавания.
Стек технологий: Keras, YoloV3, OpenCV, Object tracking