В команде лаборатории ПСПОД – еще два победителя программы «УМНИК». Поздравляем коллег!
Ведущий инженер лаборатории Анна Овсянникова и ведущий программист Николай Абрамов стали победителями программы «УМНИК», которая проводится Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям).
На церемонии награждения победителей, проходившей в СПбПУ, вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин отметил: «Впервые в Санкт-Петербурге Фонд содействия инновациям выделил 50 миллионов для воплощения в жизнь не “прожектов”, а оцененных, прошедших экспертизу и в значительной степени реалистичных проектов. И они пойдут на благо нашего города».
Проект Анны Овсянниковой, участвовавший в рамках направления «Новые приборы и интеллектуальные производственные технологии», посвящен разработке аппаратно-программного комплекса для определения площади и толщины вяжущих покрытий.
Прибор предназначен для нужд нефтехимической и дорожной промышленности и будет востребован в лабораториях крупных нефтеперерабатывающих заводов, дорожно-строительных организаций, компаний-производителей поверхностно-активных веществ и т.д. Однако сфера применения метода, положенного в основу разработки, намного шире: он может быть использован в любой отрасли, где требуется точный и быстрый анализ степени адгезии материала.
Проект решает проблему неточности исследования: степень сцепления вяжущего с поверхностью до сих пор определяется экспертами на основании визуальной оценки. Прототип устройства, разработанного Анной Овсянниковой, благодаря использованию технологии машинного зрения позволяет значительно быстрее и точнее произвести анализ, что серьезно снизит риски предприятий, связанные с недостаточным контролем качества продукции. Создание подобного прибора не только устранит фактор субъективности, но и поможет унифицировать систему оценки путем создания базы результатов от экспертов из разных организаций.
Проект Николая Абрамова в рамках направления «Цифровые технологии» сфокусирован на разработке программного модуля на базе нейронных сетей для детектирования пешеходов в видеопотоке при сложных условиях видимости. ПО будет работать в режиме реального времени и на аппаратных платформах с ограниченными вычислительными возможностями.
Метод детектирования с помощью сверточных нейронных сетей, используемый в разработке, на сегодняшний день является наиболее эффективным, но его реализация требует высоких вычислительных затрат. Для решения этой проблемы исследователь предлагает выполнять задачи видеоаналитики непосредственно на встроенных устройствах, без передачи данных в облачный сервис, что сократит время реакции системы, снимет необходимость в высокоростном интернет-соединении для передачи видео или даже позволит устройству работать автономно.
Подобный подход позволит адаптировать ПО для работы на различных платформах, в том числе обладающих ограниченными аппаратными возможностями, что позволит сделать качественный продукт доступным для потребителей – разработчиков встраиваемых систем интеллектуальной видеоаналитики (камеры видеонаблюдения, бортовые системы автомобилей, дроны).
Другую проблему видеоаналитики, связанную с детектированием замаскированных лиц, решает проект программиста лаборатории, тимлида DevOps-отдела Арсения Зорина, победивший месяцем ранее в направлении «Data Science в банковской сфере» по программе «УМНИК – Сбербанк».
