Разработан нейросетевой конвейер для контроля за наполнением мусорных баков
Разработка позволит автоматизировать процесс модерации заявки и оптимизировать процесс вывоза мусора.
Выпускница Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) создала нейросетевой конвейер, который по изображению мусорного бака определяет степень его наполнения, чтобы затем передать данные в сервис по вывозу бытовых отходов. Разработка позволит автоматизировать процесс модерации заявки и оптимизировать процесс вывоза мусора.
Уточняется, что для удобства спроектировано простое мобильное приложение, позволяющее сделать фотографию мусорного бака и провести проверку его заполненности. Нейросетевой конвейер состоит из двух нейросетевых моделей: детектора мусорных баков и классификатора. Автор разработки провела сбор изображений мусорных контейнеров разной степени заполненности, а затем осуществила подбор нейросетевой модели для детекции мусорного контейнера в кадре и дообучение выбранной модели.
По данным пресс-службы, в дальнейшем при наличии городских камер видеонаблюдения, в область видимости которых попадают контейнерные площадки с мусорными баками, эти данные также могут быть использованы для обнаружения как полных, так и пустых мусорных баков. Эти сведения позволят оптимизировать маршруты движения мусоровозов, исключив те контейнеры, которые не требуют опустошения, и добавив те, которые уже наполнены, но не входили в первоначальный график вывоза мусора.