Сортировка фотографий для поиска пропавших людей
Август, 2019 год.Технология сортировки фотографий с беспилотников «Beeline AI – Поиск людей» для обнаружения пропавших волонтерами поисково-спасательного отряда «Лиза Алерт».
Решение позволяет сокращать время на анализ, отсортировать неинформативные снимки и сконцентрировать внимание поисковиков на тех, где потенциально могут быть признаки присутствия потерявшегося – сам человек, элементы его одежды или экипировки.
Какую проблему решали
AI-технология распознавания объектов на фото местности «Beeline AI - Поиск людей» на базе сверточных нейронных сетей.
Датасет для обучения нейросети формировался из:
- 3 120 фото с реальных поисков;
- 148 постановочных снимков тел;
- 608 фото с людьми;
- 400 снимков хорошего качества с Semantic Drone Dataset.
Планируется расширение датасета минимум 10 000 размеченными снимками с реальных поисков.
Архитектуры нейросети: Yolov3, Yolov3-Tiny, Yolov4. Формат модели ONNX. Модель обучается, затем веса переносятся на keras, оттуда в ONNX.
Решение представлено в двух форматах: онлайн-сервис с возможностью передавать данные в облачное хранилище BeeCloud и оффлайн-решение на компьютере поисковой группы на месте поисков.
Бизнес-процесс
До проекта:
- На онлайн-ресурсе watcher.lizaalert.ru волонтёры просматривали снимки полей, лесов, озер и болот с дронов.
- На проверку 2 500 фотографий с одного дрона группа из 30 человек тратила 5-7 часов. Волонтеры обрабатывают снимки нескольких пролетов беспилотника.
После проекта:
- Технология «Beeline AI - Поиск людей» анализирует 1 снимок за 2-3 секунды. Время обработки контента сократилось до 1-2,5 часов.
- Сортировку снимков контролирует один оператор дрона. Остальная команда фокусируется на полученной выборке фото с признаками присутствия человека.
Результаты
Команда ПАО «ВымпелКом»
Команда «Лиза Алерт»
Похожие кейсы
AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.
