Дрон-охранник с искусственным интеллектом
Как разработчики научили беспилотник следить за порядком в городе. Для большинства людей беспилотник ассоциируется только с самим летательным аппаратом. Однако, чтобы такой дрон мог эффективно выполнять свои задачи, он должен не только летать, но и «думать».
О том, как разрабатывалась интеллектуальная система для беспилотников, рассказал один из разработчиков системы «Контур», заместитель начальника управления IT-Центра МАИ Пётр Ухов.
Что такое «Контур»?
«Контур» – это беспилотная система, созданная в рамках программы «Приоритет-2030». Она объединяет дроны-охранники и стационарные камеры наблюдения. Основная функция этой системы – мониторинг территории и корректная оценка происходящего на ней. В текущей конфигурации «Контур» способен работать с видеопотоком от 30 камер, передающих изображение в режиме реального времени.
По сути, «Контур» – это сеть умных камер, которые подключены к 16 нейросетям. Эти нейросети выполняют задачи распознавания объектов и событий как со стационарных камер, так и с беспилотников.
«Использование большого количества нейросетей связано с принципом разделения задач: каждая сеть обучена выполнять свою специфическую функцию. Одна нейросеть может не справиться с обработкой сложного процесса, поэтому подключается следующая, которая обрабатывает данные дальше, передавая их по цепочке. Этот подход называют конвейером нейросетей, или "pipeline"», – поясняет Пётр Ухов.
Как дрон научился отличать драки от танцев
Одной из важных задач системы «Контур» является детекция драк. Одна нейросеть фиксирует движения людей, а другая классифицирует их, определяя, является ли это драка или другое действие.
«Во время обучения мы столкнулись с трудностью: доступные в открытых источниках датасеты драк в основном включали записи боксерских боев. Поэтому нам пришлось снимать постановочные сцены драк на аэродроме и на территории института. Даже пришлось заранее предупреждать охрану, что будут сниматься инсценировки», – вспоминает Ухов.
Чтобы избежать путаницы между драками и похожими на них действиями, команда также снимала сцены объятий и танцев для обучения системы.
Галлюцинации нейросети
Иногда нейросеть ошибочно распознает объекты. Один из таких забавных случаев произошел, когда камера сняла тень на заборе, которую нейросеть приняла за зебру. Другой раз собаку под забором она классифицировала как тигра.
По словам ученых, такие ошибки легко объяснимы: нейросеть обучается на основе предыдущих данных и может ошибаться, когда сталкивается с новой ситуацией.
Беспилотный охранник в действии
Кроме распознавания драк, систему «Контур» обучали выявлять оставленные предметы, такие как сумки или коробки. Если в кадре не было человека рядом с предметом, система автоматически классифицировала его как оставленный.
«Интересным было решение задачи по обнаружению дыма и огня. Мы использовали синтетические данные, накладывая изображение огня и дыма на видеозаписи территории МАИ, что позволило нейросети распознавать пожары», – рассказывает эксперт.
Также был создан веб-портал для охранников, на котором они могут следить за трансляциями с камер и настраивать видеостены. Система «Контур» помогала выделять подозрительные события, автоматически выводя их на основной экран для привлечения внимания.
