Сотрудники Центра НТИ СПбПУ – победители программы «УМНИК»
Ведущий инженер Научно-исследовательской лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Анна Овсянникова и ведущий программист Николай Абрамов стали победителями программы «УМНИК», которая проводится Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям).
На церемонии награждения победителей, проходившей в СПбПУ, вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин отметил: «Впервые в Санкт-Петербурге Фонд содействия инновациям выделил 50 миллионов для воплощения в жизнь не «прожектов», а оцененных, прошедших экспертизу и в значительной степени реалистичных проектов. И они пойдут на благо нашего города».
Проект Анны Овсянниковой, участвовавший в рамках направления «Новые приборы и интеллектуальные производственные технологии», посвящен разработке аппаратно-программного комплекса для определения площади и толщины вяжущих покрытий. Прибор предназначен для нужд нефтехимической и дорожной промышленности и будет востребован в лабораториях крупных нефтеперерабатывающих заводов, дорожно-строительных организаций, компаний-производителей поверхностно-активных веществ и т.д. Однако сфера применения метода, положенного в основу разработки, намного шире: он может быть использован в любой отрасли, где требуется точный и быстрый анализ степени адгезии материала.
Проект решает проблему неточности исследования: степень сцепления вяжущего с поверхностью до сих пор определяется экспертами на основании визуальной оценки. Прототип устройства, разработанного Анной Овсянниковой, благодаря использованию технологии машинного зрения позволяет значительно быстрее и точнее произвести анализ, что серьезно снизит риски предприятий, связанные с недостаточным контролем качества продукции. Создание подобного прибора не только устранит фактор субъективности, но и поможет унифицировать систему оценки путем создания базы результатов от экспертов из разных организаций.
Проект Николая Абрамова в рамках направления «Цифровые технологии» сфокусирован на разработке программного модуля на базе нейронных сетей для детектирования пешеходов в видеопотоке при сложных условиях видимости. Программное обеспечение (ПО) будет работать в режиме реального времени и на аппаратных платформах с ограниченными вычислительными возможностями.
Метод детектирования с помощью сверточных нейронных сетей, используемый в разработке, на сегодняшний день является наиболее эффективным, но его реализация требует значительных вычислительных ресурсов. Для решения этой проблемы исследователь предлагает выполнять задачи видеоаналитики непосредственно на встроенных устройствах, без передачи данных в облачный сервис, что сократит время реакции системы, снимет необходимость в высокоскоростном интернет-соединении для передачи видео или даже позволит устройству работать автономно.
Подобный подход позволит адаптировать ПО для работы на различных платформах, в том числе обладающих ограниченными аппаратными возможностями, что сделает качественный продукт доступным для потребителей – разработчиков встраиваемых систем интеллектуальной видеоаналитики (камеры видеонаблюдения, бортовые системы автомобилей, дроны и др.).
Слева направо: ректор СПбПУ академик А.И. Рудской; ведущий инженер лаборатории ПСПОД Центра НТИ СПбПУ Анна Овсянникова; вице-губернатор Санкт-Петербурга В.Н. Княгинин |
Слева направо: ректор СПбПУ академик А.И. Рудской; ведущий программист лаборатории ПСПОД Николай Абрамов; председатель Комитета по промышленной политике, инновациям и торговле Санкт-Петербурга Ю.Ю. Калабин |
Стоит обратить внимание, что другую проблему видеоаналитики, связанную с детектированием замаскированных лиц, решает проект программиста лаборатории, тимлида DevOps-отдела Арсения Зорина, победивший месяцем ранее в направлении «Data Science в банковской сфере» по программе «УМНИК – Сбербанк». Разработка Арсения решает проблему идентификации замаскированных лиц в системах видеоаналитики – одну из наиболее актуальных на сегодняшний день. Несмотря на высокую точность распознавания объектов, достигнутую с помощью технологий машинного обучения, большинство существующих систем распознавания малоэффективны при определении частично закрытых лиц.
Благодаря ресурсоэффективным алгоритмам метод не предполагает сложных энергоемких вычислений, что дает возможность использовать для его реализации встраиваемые вычислительные устройства с низким энергопотреблением, имеющие размер банковской карты. В этой связи предложенный подход имеет высокие шансы на повсеместное внедрение и может быть использован для решения широкого спектра задач обеспечения безопасности, в первую очередь – для аналитики видеонаблюдения в общественных местах для предотвращения преступлений.
Конкурс «УМНИК-Сбербанк» направлен на поддержку молодежных инновационных проектов в области сквозных технологий цифровой экономики и проводится в рамках сотрудничества Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям) и ПАО «Сбербанк».