"Известия": в России создали нейросеть для отслеживания транспорта

Разработанный алгоритм LightHead позволяет точно различать объекты, даже если те временно пропадают из кадра, перекрываются другими транспортными средствами или съемка осуществляется на недорогую камеру с низким разрешением.

По словам экспертов, за основу взяли детектор объектов DeepSORT и адаптировали его к работе с облегченными нейросетевыми моделями, в частности с новейшей ИИ-моделью обнаружения объектов YOLO-NAS. Затем ученые внедрили динамический пропуск кадров (по 1–3 за раз), сохранив точность идентификации объектов.

На данный момент проходит тестирование сочетания с моделями YOLOv5 и YOLOv8, технология которых претендует на новое поколение YOLO-моделей. Вместе с тем близится запуск пилотного проекта в рамках трекинга на перекрестке с нестабильным освещением и высоким трафиком.

Данная разработка может быть востребована среди федеральных и региональных органов власти: МВД, Минтранс, Росавтодор, Росстат, Минцифры, логистических компаний и ритейлеров. По оценке экспертов, возможно, нейросеть поможет находить угнанные авто, распознавать людей и отслеживать помехи на проезжей части.

Ранее ведущий аналитик данных "Северсталь Диджитал" Денис Писарев рассказал, что нейросети способны распознавать сотрудников в опасных зонах завода. По его словам, алгоритм научился различать людей и оборудование – после настройки нейросеть показывает, какая зона опасная и где запрещено находится сотруднику.