Разработанное приложение автоматически идентифицирует белых медведей на массиве аэрофотосъемки с целью отслеживания вида в дикой природе.
Детекция осуществляется с помощью современных открытых технологий машинного обучения в области компьютерного зрения (OpenCV, YOLOv7). Учёным-полярникам нужно всего лишь запустить приложение на своем компьютере, выбрать папку с фотографиями и начать анализ. Искусственный интеллект выдаст отчёт, на каких участках фотографий обнаружены белые медведи.
За счёт использования открытого фреймворка Electron решение не требует подключения к Интернету и может использоваться как на Microsoft Windows, так и на Linux, включая отечественные дистрибутивы.
- OpenCV, YOLOv7
- Python, ONNX, FastAPI, Uvicorn
- Node.js, Electron
- Тимур Низамов – Team Leader
- Владислав Сайфулин – ML engineer
- Дмитрий Шушарин – UX/UI engineer
- Александр Ростовский – ML engineer
- Егор Обрядов – UX/UI designer
Проект выполнен на окружном хакатоне «Цифровой прорыв: Сезон Искусственный интеллект» в Центральном федеральном округе (г. Москва) с 23 по 25 сентября 2022 года, вошёл в топ-5 решений кейса «Найти белого медведя с помощью ИИ» от Минприроды России