{"id":13653,"url":"\/distributions\/13653\/click?bit=1&hash=fee89fe6174decc3f9a9e1cefc15dbde7d85d27279acdc112d63d4da4d5a0e3c","title":"\u0427\u0435\u043c\u043f\u0438\u043e\u043d\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432: \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e 100 \u043c\u043b\u043d \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439","buttonText":"\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e!","imageUuid":"8c1166aa-ed4d-5964-8fea-818410a466e6","isPaidAndBannersEnabled":false}
Lacmus Foundation

Лакмус. Нейросети находят пропавших людей

Всем привет. Скажу сразу - пост будет длинным, но я постараюсь, чтобы он был интересным. Мы долго оставались в тени и почти нигде не писали о нашей разработке (кстати, открытой и свободной для использования - главное, чтобы был указан источник технологии и данных). Пожалуй, наступает время исправить этот пробел.

Начнём с описания проблемы и постановки задачи (а там как пойдёт). Поехали.

Проблема, которую мы взялись решать - это улучшение поиска пропавших людей.

Да, на территории нашей огромной и необъятной страны продолжают пропадать люди - и весьма нередки случаи, когда пропадают они в природных условиях. Уходят в лес на прогулку\за грибами, утрачивают ориентиры - и вместе с ними возможность самостоятельно вернуться к родным\в цивилизацию.

Розыском таких пропавших людей занимаются как и государственные структуры (МЧС, полиция), так и волонтёры в составе Поисково-Спасательных Отрядов. Отрядов много, они разные - пожалуй, самые известные из них - Лиза Алерт, Экстремум, Сова, Запад, ОренСпас - увы, перечислить всех очень хотелось бы, но для этого лучше будет запилить отдельный пост.

Наиболее старая и проверенная методика поиска человека, пропавшего в природной зоне (Лес\степь\лесостепь) - пеший поиск. Волонтёры собираются в группы, забирают себе часть поискового квадрата, вооружаются картой\фонарями и методично медленно проходят выбранный участок по заранее оговоренному маршруту с целью постараться увидеть\получить отклик потерявшегося человека. Это тяжёлая, непростая, изнурительная и достойная работа, требующая подготовки, навыков - и - самое непростое - людей, которые её могут выполнить. Для такой тактики поиска добровольцев нужно весьма немало.

Как улучшить поиск? Достаточно хорошие результаты можно получить, запросив на поиск вертолёт. С высоты видно больше, можно увидеть потерявшегося человека, можно набрать ему на телефон и попытаться услышать шум лопастей - вариантов много. За одним минусом. Вертолёт - это дорого, пилотов - немного, встаёт вопрос стоимости лётного часа и множество других, не менее острых вопросов. Дорого. Но эффективно.

Ещё варианты? Правильно. Коптеры. Можно взять коптер, натыкать ему маршрут в поисковом квадрате и чтобы по пути следования он фотографировал территорию. И чтобы на фотографии была геометка. Остаётся найти нужную фотографию с потерявшимся человеком, получить данные о геометке - и можно выдвигаться на координаты и спасать.

Если бы не одно "но". Деревья и прочая растительность + площадь охвата. Поисковиками опытным путём было установлено, что более\менее безопасная и оптимальная высота пролёта коптера при съёмке - 50 метров (выше крон деревьев с запасом). Человек на такой фотографии занимает очень мало места (зачастую без приближения на самой фотографии его даже не идентифицируешь). И таких фотографий с поиска может "приехать" порядка 4 тысяч. Даже опытный глазастый просмотрщик на сотой (а то и пятидесятой) фотографии начнёт уставать - и повышается шанс пропуска потеряшки. Вместе с этим снижаются шансы вовремя спасти человека - время в решении данной задачи играет против нас.

Как ускорить процесс поиска человека по фотографиям с коптера?

Мы проанализировали эту задачу и начали её решать. Собрали данные (банк фотографий с размеченными на них людьми) - потратив огромное количество времени и сил. На собранных данных натренировали нейросеть, написали к ней интерфейс-обёртку, чтобы операторам было удобно работать. Длительно и постоянно работали над улучшением работы как программы, так и нейросети.

Кто это мы? Мы - Лакмус. Свободное сообщество программистов и специалистов по анализу данных. Lacmus Foundation. Мы разрабатываем наше решение в свободное время.

Наша программа свободна в рамках лицензии OpenSource (Лицензия с открытым исходным кодом)

Для проверки эффективности работы программы мы, помимо тестов на собранных данных установили её отдельно взятым операторам БПЛА.

Установили - И...

И программа начала находить потерявшихся людей. В полях, в условиях продолжающегося поиска - с коптера можно загрузить фотографии на ноутбук, скормить их программе - и она сама подсветит те, на которых есть люди .

Получилось быстро. Быстрее, чем фотографию отсмотрит человек. И всяко быстрее, чем если человек будет отсматривать 3-4 тысячи фотографий.

Для сравнения прикрепляю достаточно простую фотографию зимой. Постарайтесь найти на ней человека. Правильный ответ будет ниже.

Зимняя фотография с коптера, 50 метров
Lacmus Foundation

Немного цифр (Да,мы любим цифры). На фотографии в разрешении 4000x3000 (именно такие мы получаем с коптеров) фигура человека занимает крошечный прямоугольник до 100x50 пикселей. У опытного оператора отсмотр одной фотографии (в зависимости от сложности ландшафта) занимает от 20 секунд до нескольких минут. Наша программа и нейросеть обрабатывает её в среднем за 2 секунды на ноутбуке средней мощности (процессор Core i5, два ядра)

Почему мы решили написать здесь? Нам хочется, чтобы об этой технологии узнало как можно больше людей. И начали её применять - Она в свободном доступе.

Мы создавали программу для того, чтобы помогать спасать потерявшихся.

И будем рады, если с её помощью удастся увеличить количество вовремя спасённых потерявшихся людей.

P.S. В феврале 2020-го мы победили на соревновании разработчиков социальных решений. После чего про наш проект сняли интересный ролик - добро пожаловать по ссылке, будем безумно рады лайкам на Ютубе (серьёзно. Каждому лайку).

Ролик о нашем решении

В завершении поста хотел бы поблагодарить:

- Сообщество OpenDataScience. Сообщество специалистов, занимающихся анализом данных

- Всех, кто принимает участие в нашем проекте - пишет код, собирает и размечает фотографии

- Тех, кто предоставлял нам фотографии с коптеров. (Владельцы коптеров DJI - вы тоже можете принять участие в пополнении банка данных и улучшении нашей нейросети. Отписывайтесь в комментариях).

- Компанию DTL, с которой мы взаимодействуем в части обучения нейросетей. Это - тяжёлые расчёты, для этого нужны суровые вычислительные мощности. в DTL сервера с жидкостным охлаждением (это есть на ролике в Ютуб) - и это помогает использовать мощности эффективнее (и, что немаловажно - экологичнее)

- Теплицу Социальных Технологий. Которая помогла нам найти новые направления для улучшения нашей программы.

- Режиссёру и оператору, которые сняли информативный ролик и помогли донести сложное простыми словами.

- И, конечно же, всех неравнодушных, кто - несмотря на погоду, забыв про сон, продолжает искать потерявшихся людей. Вы их обязательно найдёте. Обязательно.

P.P.S. Нам нужно улучшать нейросеть. Для этого нужно больше фотографий. С коптеров и с геотегами. Поэтому - пожалуйста, отписывайтесь в комментариях, если Вы готовы помочь с фотографиями.

Подписывайтесь на нас)

Засим всё. Хороших выходных. Берегите себя.

Напоследок - ниже прикрепляем изображение после обработки нашей программой. Да. Там два человека.

Зимнее фото с коптера после  работы Lacmus
Lacmus Foundation.
0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null