Сотрудники и студенты Пензенского госуниверситета (ПГУ) ведут разработку автоматизированной системы комплексного распознавания автомобилей на основе нейронных сетей. Ее тестирование планируется провести в 2020 году, сообщил во вторник ТАСС один из разработчиков проекта, руководитель Центра проектного творчества ПГУ Дмитрий Данилин.
«Наша система учитывает не только государственный регистрационный номер автомобиля, но и весь ее целостный образ — это целый ряд параметров, связанных с геометрией и цветом машины. Иными словами, система имеет дело с собирательными слепками машин, что позволяет ей распознавать «своих» и «чужих», — отметил Данилин.
По его словам, система основана на комплексной аналитике визуальных данных, которые можно получить с камер, установленных на КПП. Это отличает ее от большинства аналогичных разработок, представленных на рынке, которые позволяют распознать только номер автомобиля. «Но эти решения не работают, если подменить регистрационные номера», — добавил собеседник.
Принцип работы системы
Разрабатываемая в Пензе система не преследует своей целью полностью заменить охранников на КПП, скорее она призвана минимизировать человеческий фактор при принятии решений о пропуске автомобилей, отметил разработчик.
На то, чтобы научить систему узнавать «свою» машину необходимо около месяца. «Если существующие на рынке решения требуют больших баз образов и снимков машин для обучения системы, то мы базируемся на малых выборках — 20-30 фото. То есть, примерно около месяца необходимо, чтобы система поняла, что машина, которая въезжает на территорию предприятия или учреждения, стопроцентно «своя», — уточнил Данилин.
По его словам, система будет обучаться работе на каждом отдельном КПП. После того, как сотрудник контрольно-пропускного пункта откроет шлагбаум, в систему поступит фотография машины и сигнал о том, что она «своя». По мере формирования базы снимков система начнет опознавать объект и на основе полученного ей опыта советовать — пропускать эту машину или нет, в случае, если ее образ не соответствует тому, который есть в базе.
Тестирование системы планируется провести в 2020 году на базе ПГУ, добавил собеседник. «ПГУ станет тестовой базой, на которой будет развернута система. Площадка отлично подходит для этих задач — пять КПП с высокой загруженностью, около полутора тысяч автомобилей. <…> На тестирование мы планируем выйти через год», — уточнил Данилин.