Проекты

Создание умной камеры на основе нейронной сети для сигнализации о наличии мусора

Работа победителя открытой городской научно-практической конференции «Курчатовский проект − от знаний к практике, от практики к результату» в секции «Идея» среди работ учащихся 5−7 классов

Направление работы: Искусственный интеллект
Авторы работы: ГБОУ Школа № 1571
Предметы: Информатика
Классы: 6 класс
Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Курчатовский проект − от знаний к практике, от практики к результату» 17 апреля 2019 года

Актуальность работы

В настоящее время проблемы экологии волнуют жителей и руководство России. Поддержание наших городов в чистоте требует постоянного внимания коммунальных служб. В слежении за чистотой могут помочь методы искусственного интеллекта.

Таким образом, актуальной является разработка средств, основанных на использовании методов искусственного интеллекта, которые позволили бы без участия людей следить за чистотой и вовремя сигнализировать о выявленных проблемах. С использованием современных искусственных нейронных сетей возможно создать алгоритм, который будет автоматически выявлять наличие или отсутствие мусора и сигнализировать об этом.

Цель

Создание алгоритма «умной веб-камеры», способной выявлять наличие мусора и сигнализировать об этом, основанного на использовании искусственной нейронной сети.

Задачи

  • Разработка общей схемы работы умной камеры.
  • Выбор базовых нейронных сетей для обучения.
  • Формирование массивов изображений для обучения и тестирования нейронных сетей.
  • Корректировка и переобучение различных нейронных сетей.
  • Оценка доли ошибок и скорости работы различных моделей нейронных сетей, выбор наилучшей модели.
  • Разработка алгоритма обработки видеозаписей и сигнализации о наличии мусора.

Описание работы

Общая идея работы умной камеры включает следующие шаги. Камера снимает место, в котором может появиться мусор, и передает видео в компьютер. Компьютерная программа выполняет разбиение видео на отдельные кадры, которые поступают на вход специальной нейронной сети. Специальная нейронная сеть определяет наличие мусора. При наличии мусора посылается сигнал диспетчеру.

Для создания специальной нейронной сети были найдены популярные нейронные сети, которые используются для обработки изображений. Из них были выбраны в качестве базовых 3 нейронные сети AlexNet, GoogleNet и InseptionResNet, которые содержат небольшое, среднее и большое число слоёв. Необходимо заметить, что данные сети обучены распознаванию 1000 классов изображений на массиве ImageNet, но они не умеют определять наличие мусора.

Для обучения выбранных базовых нейронных сетей в Интернете было найдено большое число примеров изображений чистых и грязных мусоропроводов.

С использованием специального редактора для глубоких нейронных сетей у выбранных сетей были изменены выходные слои таким образом, чтобы возвращалось не 1000 классов, а 2 класса – чистый и грязный мусоропровод. После этого было выполнено их дополнительное обучение.

Для оценки работоспособности обученных нейронных сетей был разработан использующий их алгоритм обработки видеозаписей. Он был применён к набору видеозаписей, на которых присутствуют сцены как с чистым мусоропроводом, так и ситуации, когда имеется мусор.

В результате сравнения времени обучения, доли правильно обработанных изображений, времени обработки видео, размера на диске и доли правильно обработанных сцен на видео в качестве наилучшей была выбрана сеть на базе модели AlexNet. Она имеет наименьшее время обучения и обеспечивает правильное распознавание 95 % отдельных изображений и всех сцен на обработанных видео.

Результаты

Разработан алгоритм, который с высокой точностью распознает и сигнализирует наличие неубранного мусора. Проведённый анализ показал, что наилучшие результаты достигаются при использовании схемы нейронной сети AlexNet.

Оснащение и оборудование, использованное в работе

1. Веб-камера

2. Компьютер

3. Пакет для обучения нейронных сетей

4. Предварительно обученные глубокие нейронные сети.

Награды/достижения

-

Сотрудничество с вузом при создании работы

-

Перспективы развития результатов работы

Разработанный алгоритм можно использовать в качестве основы для создания сети умных веб-камер в домах для слежения за чистотой подъездов.

Также с использованием умных камер можно следить не только за чистотой в подъездах, но и в парках, на пляжах, в лесу. Для этого надо будет собрать обучающие массивы изображений для других ситуаций и расширить число выделяемых классов изображений.

Особое мнение

Работа над проектом была очень интересной. В результате за счёт применения искусственных нейронных сетей получилось решить задачу, которая до начала работы мне казалась невозможной. С удовольствием продолжу работу по этой тематике и приму участие в Курчатовском проекте в следующем году