Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Под деревом, в низине, в канаве. Минчанин работает над программой, которая помогает находить пропавших людей

Оставить комментарий
Под деревом, в низине, в канаве. Минчанин работает над программой, которая помогает находить пропавших людей

Минчанин Дмитрий Ульянович работает над созданием программы, которая распознаёт и отмечает на изображениях, снятых с помощью дронов, человека — в какой бы позе тот ни находился.

Он рассказал в интервью Dev.by, как именно сервис «Клото» поможет специальным спасательным отрядам в поиске потерявшихся на болоте или в степи людей.

Вышли в указанный «квадрат» — «и точно, женщина лежала в траве»

Сам автор проекта  — волонтёр поисково-спасательного отряда «Ангел». В свободное время Дмитрий Ульянович выезжает на поиски пропавших.

— Во время одного из недавних выездов на поиски, мы нашли потерявшуюся бабушку по фото с дрона: ребята из штаба отсматривали снимки и вдруг заметили силуэт.

Группе поисково-спасательного отряда сообщили координаты, они вышли в указанный «квадрат» — «и точно, женщина лежала там в траве»,  рассказывает Дмитрий. Тогда-то молодому человеку и пришло в голову, что для анализа изображений можно было бы использовать специальное ПО.

Ульянович рассказывает, что российский отряд LizaAlert уже давно задействует для анализа фото с дронов помощь волонтёров: ребята, не занятые в поисках на местности, отсматривают изображения у себя дома.

— Но в течение одного дня дрон «приносит» около 2 тысяч фотографий, а человек тратит на каждую порядка 10-15 секунд. Чтобы просмотреть все снимки, понадобится порядка 7 часов — это очень много!

Сделав в уме несложные подсчёты, Дмитрий понял, что нейронная сеть могла бы справляться с этой задачей значительно быстрее. Он считает, что в процессе её обучения можно обойтись даже без фото в высоком разрешении: «Если погрешность распознавания будет составлять около 20% — это уже будет хорошо».

— Каждое фото привязано к координатам на местности, поисковику не составит труда просмотреть изображения, отмеченные сетью, и при необходимости выслать группу из 2-3 человек в нужный квадрат.

Собеседник Dev.by отмечает, что по его задумке программа сможет находить людей на открытой местности. Также команда думает над тем, как сделать так, чтобы можно было определять объекты в лесу, но пока решения нет.

«Отснять несколько сотен снимков людей: под деревом, в низине, в канаве»

Сейчас Дмитрий собирает базу для обучения нейронной сети. С материалом обещала помочь компания, которая занимается съёмкой с квадрокоптеров.

— Они связались с нами после Social Weekend (По результатам голосования проект «Клото» вышел в четвертьфинал конкурса. — Прим. ред.) и предложили отснять несколько сотен снимков людей на различных участках местности: под деревом, в низине, в канаве.

Дмитрий рассказывает, что группа встречалась с руководителем поисково-спасательного отряда «Ангел» Сергеем Ковганом. Тот объяснил им, в каких позах могут находиться люди. Условия во время съёмки также должны быть максимально приближены к реальным.

«Рассчитан на работу с серийно выпускаемой техникой, не требует дополнительных затрат»

Разработкой алгоритмов занимаются несколько программистов. Однако, сетует Дмитрий, ребята могут посвятить проекту лишь вечера и выходные. Ульянович рассказывает, что они работают с нейросетью Google:

— Основная задача на сегодня — оценить погрешность распознавания силуэтов людей. И для этого нам нужны самые простые инструменты, которые не потребуют значительных финансовых затрат.

Дмитрий не исключает, что в будущем команда перепишет сеть, возможно также, что в поисках финансирования они подадутся в акселератор. Но продукт останется бесплатным, обещает Ульянович.

Отвечая на вопрос о конкурентах, создатель «Клото» не скрывает, что ПО для поиска людей выпускает компания из Новой Зеландии:

— Их приложение позволяет оптимизировать и ускорить обмен данными между квадрокоптерами, которые принимают участие в поисково-спасательных мероприятиях, и выводить всю информацию на пульт единого оператора.

Однако это вариант не из дешёвых. Также в мире выпускается специальное дорогостоящее оборудование, которое можно применять для поиска людей, но волонтёрским отрядам оно не по карману — «мы говорим о суммах от 5 до 50 тысяч долларов», отмечает Дмитрий.

Ульянович добавляет, что сервис «Клото» рассчитан на работу с серийно выпускаемой техникой, в частности, квадрокоптерами DJI, и не требует дополнительных устройств и затрат.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
Clearview AI готовит базу снимков для идентификации почти всех на Земле
Clearview AI готовит базу снимков для идентификации почти всех на Земле
Clearview AI готовит базу снимков для идентификации почти всех на Земле
Nvidia представила ИИ-систему перевода текста в изображение
Nvidia представила ИИ-систему перевода текста в изображение
Nvidia представила ИИ-систему перевода текста в изображение
Британец получил штраф за нарушение ПДД: система перепутала номера машины с принтом на майке пешехода
Британец получил штраф за нарушение ПДД: система перепутала номера машины с принтом на майке пешехода
Британец получил штраф за нарушение ПДД: система перепутала номера машины с принтом на майке пешехода
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.