Система помощи по соблюдению масочного режима на основе анализа видеопотока

Актуальность

Пандемия коронавируса затронула каждую сферу нашей жизни. Люди с момента появления этой проблемы трудятся над способами уменьшения негативных последствий заболевания. Индивидуальные средства защиты (маски) проявили себя как эффективное средство, но их непосредственный эффект зачастую нивелируется человеческим фактором. Проект предлагает систему, которая поможет людям соблюдать масочный режим, что сыграет положительную роль в борьбе с коронавирусом и прочими вирусными заболеваниями.

Цель

Разработать многофункциональное и практичное приложение для распознавания наличия или отсутствия маски на человеке в реальном времени с целью уменьшения отрицательного эффекта пандемии.

Задачи

1. Изучить современные технологии компьютерного зрения.
2. Собрать «датасет» для обучения и тестирования нейронной сети.
3. Обучить нейросеть распознаванию средств индивидуальной защиты.
4. Разработать универсальную систему вывода данных.
5. Оценить перспективы развития.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Компьютер

Описание

• Произведено сравнение актуальных технологий компьютерного зрения.

• Собран «датасет» из 854 фотографий и разделён в соотношении 90% к 10% на тестовую группу и группу для обучения.
• С помощью алгоритма обратного распространения ошибки обучена нейросеть.
• Создана универсальная система вывода информации.
• Произведено испытание нейросети при различных условиях освещения.
• Исправлены ошибки, обнаруженные при тестировании.
• Оценены перспективы развития.

Результаты работы/выводы

В итоге авторы определили наличие или отсутствие средств индивидуальной защиты на человеке и реализовали универсальный вывод данных, применимый в любой внешней системе.

Технология контроля соблюдения масочного режима – крайне полезная система, которая радикально повышает эффективность индивидуальных средств защиты и, как следствие, уменьшает негативные последствия любых вирусов, передающихся воздушно-капельным путём.

Заказчиками и потребителями программного продукта могут стать компании – владельцы мест массового скопления людей – и учреждения, обеспечивающие здравоохранение.

При выполнении работы были проанализированы проблемы, возникающие при обучении нейросетей. Была придумана система визуализации результатов обработки информации.

Перспективы использования результатов работы

Следующими направлениями разработки данного приложения могут быть:

• шифрование для защиты персональных данных и приватности людей, попадающих на видео;
• дальнейшее обучение нейросети для получения более точных результатов в условиях плохой видимости;
• расширение «датасета» для увеличения количества типов средств индивидуальной защиты, распознаваемых системой

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

РТУ МИРЭА

Мнение автора

«Моя проектная работа – это большой и очень полезный опыт. За время работы над проектом мною было изучено много нового и интересного. Уверен, что полученные навыки и умения будут полезны в будущем.

Мне нравится городской образовательный проект «Инженерный класс в московской школе», так как он позволяет получать знания в предпрофессиональной области и выполнять интересные и наукоёмкие работы, а на открытой научно-практической конференции «Инженеры будущего» можно не только представить свою работу, но и познакомиться с работами других участников, а также услышать рекомендации и комментарии ведущих специалистов, уважаемых членов жюри конкурса»