Сотрудники кафедры АСОИУ Анатолий Сытник и Никита Андреянов обсуждали с посетителями экспозиции компьютерное зрение.
Председатель ГК ICL Виктор Дьячков и Генеральный директор АО «АйСиЭл – КПО ВС» Евгений Степанов интересовались уровнем новизны и степенью завершенности проектов.
Студенты ИКТЗИ задавали вопросы по разметке изображений и обучению сети, делились трудностями, с которыми они столкнулись при конкретной реализации своих идей.
Интерес к теме экспозиции проявили специалисты РИВЦ при Минсельхозе РТ с целью возможного приложения представленных разработок в совместных работах.
Секретарь Государственного Совета РТ Лилия Маврина и и.о. ректора КНИТУ-КАИ Тимур Алибаев пожелали максимального использования возможностей форума в поиске заказчиков и успешной реализации проектов.
Экспозиция «Компьютерное зрение в интеллектуальных транспортных системах» подготовлена по результатам научной работы, проводимой сотрудниками кафедры АСОИУ под руководством Михаила Шлеймовича. Алгоритмы обработки и анализа изображений, детектирования, сопровождения и подсчета движущихся объектов с помощью глубоких нейронных сетей реализованы преподавателями Никитой Андреяновым и Татьяной Евдокимовой.
Аспирант Дарья Маряшина под руководством профессора Владимира Девяткова разработала имитационную модель движения транспорта на перекрестках Казани, для построения которой используются данные, получаемые в результате анализа видеоизображений.
Для справки:
Методы компьютерного зрения использутся для управления ИТС, в том числе для проектирования дорожно-транспортной системы, управления беспилотным автомобилем, системы поддержки водителя сельхозтехники.
Функции:
1.Обнаружение, распознавание, классификация, подсчет движущихся объектов.
2. Определение направления движения.
3. Моделирование движения транспорта на перекрестках, расчет интенсивности загрузки.
4. Определение объектов дорожной обстановки.
Возможности:
1. Оперативное и точное обнаружение и распознавание заданных объектов с использованием методов и средств глубокого обучения нейронной сети для моделирования и управления ИТС.
2. Подготовка данных для обучения нейронной сети.
3. Разметка изображений дорожной обстановки.
4. Семантическая сегментация и геометрические преобразования изображений дорожной обстановки.
5. Принятие решений по оптимизации улично-дорожной сети на основе результатов моделирования.
- Автор:
- Кафедра АСОИУ