Сотрудники Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» обучили школьников строить ПО для систем видеоаналитики на образовательной смене в центре «Сириус»
С 8 по 18 февраля 2021 года в образовательном центре «Сириус» в Сочи в рамках всероссийского конкурса научно-технологических проектов «Большие вызовы» проходила тематическая смена по направлению «Умный город».
Концепция «умного города» объединяет самые современные технологические решения для создания максимально удобной, доступной и персонифицированной виртуальной среды для жителя современного города. В рамках программы 8-18 февраля ребята изучили два технологических направления: программные решения для видеоаналитики с использованием технологий искусственного интеллекта и вопросы управления транспортной инфраструктурой.
Одним из партнеров конкурса является Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Обучение и руководство командой участников по направлению «Разработка программного модуля обнаружения замаскированных лиц для системы видеонаблюдения в общественных местах» взяли на себя сотрудники Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» – ведущий инженер Георгий Васильянов и ведущий программист Арсений Зорин. Дистанционные консультации провел ведущий программист Лаборатории Николай Абрамов– математик-алгоритмист и эксперт по обучению нейросетей. Участие сотрудников лаборатории в проекте проходило при поддержке Центра профориентации и довузовского образования СПбПУ.
«Как только начались занятия, стало понятно, что ребята в нашей группе очень продвинутые и в плане знаний, и в плане интереса к учебе, – поделился впечатлениями Георгий Васильянов. – Многие из них уже были знакомы с основами программирования, кое-кто уже вел свои разработки. Уже на первых лекциях было огромное количество вопросов, отвечать на них и вести диалог с ребятами было очень интересно».
Команда проекта разработала программный модуль обнаружения замаскированных лиц для системы видеонаблюдения в общественных местах, который предназначен для обработки непрерывного потока данных с камер и анализа полученных данных для детектирования замаскированных лиц.
Под руководством Арсения Зорина школьники определили набор ключевых точек для определения частей лица, лица в целом и его местоположения, и предусмотрели возможность обнаружения лиц на изображениях людей разного возраста и пола с учетом различий по цвету кожи. Работа модуля была построена поэтапно: поиск лица на кадре видеопоследовательности, поиск частей лица на ранее детектированном лице, и далее — определение факта его замаскированности. Первые два этапа выполнялись с использованием сверточных нейронных сетей.
Далее участники провели валидацию обученной модели и разработали программное обеспечение по детектированию лиц в масках на языке Python. Реализован простой механизм настройки для запуска ПО с различными аргументами и различной конфигурацией. Также были рассмотрены 12 факторов хорошего продукта, различные концепции разработки и ведения продукта в практике IT-компаний, различные паттерны написания программ.
Работа над проектом складывалась из лекций и практической работы. На вводных лекциях слушатели получали общие сведения по системам технического зрения, видам, назначению, принципам построения таких систем и подбору оборудования для лучших результатов распознавания. Большое внимание преподаватели уделили теории и практике по формированию тестовой выборки для обучения нейросетей, ее разметке и анализу, написанию программ на базе нейронных сетей и их обучению.
«Ребята в нашей команде были весьма смышленые и целеустремленные. Самое примечательное, что занятия проходили не просто в лекционном формате, а в формате беседы. Были и вопросы, и обсуждения. Чувствовалась заинтересованность. Надеюсь, им действительно было интересно и полученные знания пригодятся в будущем!», – отметил Арсений Зорин.
Программа завершилась защитой проекта, которая ожидаемо прошла «на отлично»: юные исследователи блестяще защитили свой проект и ответили на все вопросы экспертов, не прибегая к помощи руководителей.
Ребятам удалось создать программный продукт, который может быть в дальнейшем использован в интеллектуальных системах видеонаблюдения как для контроля соблюдения масочного режима в текущих реалиях, так и для обеспечения безопасности в общественных местах за счет детектирования лиц в масках.
