В одном из осенних циклов программы «Уроки настоящего» студийцы исследовали применение технологий компьютерного зрения в сфере железнодорожных грузовых перевозок. Такое задание школьникам дали специалисты компании ООО «ОЦРВ» (ОАО «РЖД»). В рамках задачи командам предстояло исследовать современные архитектуры нейронных сетей и обучить их для распознавания грузовых вагонов разного типа.
Компьютерное зрение – это технология машинного обучения, которую применяют в том числе для анализа фото- и видеоинформации. Данный набор технологий позволяет автоматизировать многие технологические процессы, связанные с обработкой и анализом фото/видео материала.
Методы компьютерного зрения активно используют разные компании и предприятия. Специалисты РЖД применяют их для выявления различных нарушений или нештатных ситуаций. Сначала на железной дороге устанавливаются камеры, выполняющие видеосъемку процесса движения поездов, состояния рельсов и в целом фиксирующие обстановку на железнодорожной станции. Затем полученные изображения передаются на компьютер, который анализирует данные с помощью специализированного программного обеспечения. Например, методы компьютерного зрения могут быть задействованы для контроля за соблюдением правил безопасности, таких, как обязательное ношение формы или применение защитных средств сотрудниками.
Одной из актуальных задач с использованием компьютерного зрения является качественное распознавание типа грузового вагона с целью оптимизации рабочих процессов. Когда на станции одновременно находится несколько железнодорожных составов, нужно точно определить, к какому составу относится тот или иной тип грузового вагона. Компания «ОЦРВ» в рамках программы «Уроки настоящего» предложила школьникам разработать прототип системы, который сможет распознавать типы грузовых вагонов.
Работа команд состояла из нескольких этапов. Сначала участникам нужно было собрать из открытых источников подборку фотографий (набор данных) различных видов грузовых вагонов. На втором этапе школьники готовили данные для последующего обучения нейросети – размечали изображения в программе для аннотации данных и удаляли не подходящие экземпляры. Следующий этап – обучение нейросети распознаванию разных видов вагонов.Для этого в систему загружаются ранее отобранные фото вагонов с указанием их классов, а нейросеть изучает закономерности в картинках и учится распознавать разные виды. Потом проводилось тестирование нейросети на определение точности распознавания: ей предлагались снимки, которые не использовали в процессе обучения.
По итогам работы эксперт по компьютерному зрению лаборатории ИИиНС, Смолин Илья, определил две студии, представившие лучшие решения: это команды школьников из лицея имени А.И. Данилова Тамбовской области и Специализированного учебно-научного центра Уральского федерального университета.
«В нашей работе мы остановили выбор на сверточной нейронной сети и обучили нашу модель на собранном датасете. Проведенные тестирования показали довольно высокие результаты – точность классификации изображений составила порядка 80%. На итоговой защите мы представили прототип web-приложения, в которое можно загружать фотографии и получать информацию о предположительном типе вагона. Наша студия участвует в проекте второй год. У нас есть ребята, которые всерьез увлечены программированием, но для некоторых из них искусственный интеллект стал новым вызовом. Безусловно, это очень полезный опыт», – поделился руководитель студии лицея имени А.И. Данилова Тамбовской области Илья Ефимов.
«Технология компьютерного зрения сегодня – один из передовых инструментов, который применяют эксперты разных компаний. Это позволяет систематизировать многие процессы и облегчить человеческий труд. В нашей студии восемь человек. Чтобы лучше подготовиться к выполнению задачи, мы все прошли обучающий модуль по искусственному интеллекту “Глубокое обучение” на платформе “Сириус.Курсы”. Курс был посвящен нейросетям, тому как они устроены, в каких областях их можно применять. Эти знания были полезны уже при выполнении реального задания от компании “ОЦРВ”», – прокомментировал руководитель студии Специализированного учебно-научного центра Уральского федерального университета Дмитрий Знышев.
Программа «Сириуса» «Уроки настоящего» позволяет ученикам 7–11-х классов сделать первые шаги в науке и проектной деятельности. По условиям проекта, участники формируют школьные студии и в течение месяца под руководством педагога-наставника работают над задачами, предложенными экспертами вузов, крупнейших научных институтов и компаний. В конце цикла ребята публикуют свои решения на платформе «Сириус.Курсы» и защищают проекты. Участники презентуют свои решения, а представители заказчика выбирают лучшие по итогам циклов.
Лаборатория искусственного интеллекта Филиала №11 ООО «ОЦРВ» Сириус реализует исследовательские проекты с применением технологий обработки естественного языка, компьютерного зрения и предиктивной аналитики для решения прикладных задач железнодорожного транспорта. Разрабатываемые прототипы цифровых решений применяются в качестве модулей автоматизации технологических и бизнес-процессов в составе корпоративных систем.
