Мы компания, которая занимается разработкой приложений в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Наши инженеры ежедневно пишут сотни строчек кода, создают различные решения и приложения, решая чужие проблемы. Вот только тарелку за собой помыть не могут.
Идешь мыть посуду после обеда, а раковина завалена. Но мы же компания инженеров! Давайте создадим систему, которая будет определять, кто моет посуду, а кто нет.
Для осуществления задуманного нам понадобились пара видеокамер и немного свободного времени.
Начнем!
Почему машинное обучение?
Во-первых, нейронные сети отлично справляются с задачами распознавания в режиме реального времени и с высокой точностью. Также в 2015 году в рамках соревнования ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) исследователи констатировали превосходство программ в определенных задачах проекта над человеческими способностями.
Но первым задокументированным случаем стала программа по распознаванию дорожных знаков, созданная специалистами компании Swiss AI Lab в 2011 году. В базе 50 тысяч изображений немецких дорожных указателей — она распознала 99,46% из них, что в два раза эффективнее человека. Сейчас подобные технологии активно развиваются и совершенствуются.
Во-вторых, мы с этим работаем. Мы перепробовали множество различных методов, и именно нейронные сети решали подобные задачи наиболее эффективно.
Что нужно для решения проблемы
Изначально нам нужно было понять, что потребуется для решения поставленной задачи.
- Камера.
Мы купили две китайские камеры: первую, чтобы распознавать лица, и вторую, чтобы следить за тем, что происходит в раковине.
- Алгоритм.
Как понять, кто моет посуду, а кто нет? Создать систему, которая распознает человека, взаимодействующего в определённое время с посудой возле раковины. То, что решение будет базироваться на нейронных сетях, — было очевидно.
- Датасет.
Чтобы обучить алгоритм, необходимо собрать множество портретных фотографий каждого сотрудника с разных ракурсов. Набор данных мы взяли из социальных сетей, а также посредством считывания снятых кадров с помощью OpenCV.
- Время.
По порядку
Одну из камер мы подвесили над раковиной, чтобы видеть процесс мытья посуды, а вторую поставили возле неё, чтобы распознавать лица.
Кстати, был забавный случай. Однажды мы обнаружили пластиковый стаканчик на камере. Оказалось, наша уборщица подумала, что за ней следят — и прикрыла её.
После настройки оборудования пришло время собирать датасет для обучения сети. По десять фотографий каждого сотрудника мы вытащили из социальной сети Instagram, еще по 190 — считали с кадров, сделанных IP-камерой, с помощью библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV.
Использовали эту библиотеку потому, что она открыта, её можно бесплатно использовать как в учебных, так и коммерческих целях. Итого для распознавания каждого сотрудника у нас было по 200 их фотографий для обучения.
Для обнаружения лиц применили решение, которое с помощью открытой библиотеки TensorFlow реализует архитектуру MTCNN для обнаружения лиц.
На основе собранного датасета мы с помощью ResNet извлекли уникальные наборы характерных признаков лиц. Полученные данные использовались для обучения SVMs, который впоследствии классифицировал людей, моющих посуду.
Но обнаруживать и распознавать человека, который подошёл к раковине, — недостаточно. Он же мог просто руки помыть. Так что мы реализовали идентификатор «нагрузки» раковины, то есть как много в ней посуды — с помощью различных функций OpenCV.
Для определения процесса «мытье посуды» мы добавили к системе нейросеть Temporal Relation Network (TRN). Эта сеть, обрабатывая видеозапись, выделяет кадры с манипуляциями и создает из них несколько кластеров, которые позже сравнивает с известным ей видам манипуляций.
Чтобы все это завернуть в удобную и симпатичную обертку, сделали веб-приложение с помощью Flask, HTML, CSS, Javascript. Оно показывает, кто подходит и моет посуду. Вся информация об этом записывается в базу данных SQLite, поддерживаемую в нашем приложении с помощью библиотеки Peewee.
В результате мы получили систему, которая в режиме реального времени распознает человека, моющего посуду, и записывает данные в базу. Изменив идентификаторы объектов, можно изменить и предназначение программы.
Теперь мы задумываемся над тем, чтобы смотреть за количеством воды в кулере и — в случае её полного использования — автоматически заказывать воду в офис посредством голосового бота.
Умные тут собрались, критики херовы))) Ребята набираются практического опыта.
Да, мы выбрали именно практику в качестве двигателя прогресса)