Челябинская студентка разработала навигатор для обнаружения свободных мест на парковках
3 Июня 2019
Фото: предоставлено автором проекта
Система, созданная на основе нейросетевых технологий с прицелом на экономию времени, топлива и нервов, считывает данные с видеокамер и показывает водителю, где он может поставить машину.
Система, способная распознавать свободные места на парковках, разработана на основе искусственной нейронной сети (ИНС). ИНС — это математическая модель, которая создается по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живого организма. Ее можно научить находить закономерности между входными и выходными данными.
«Мы подаем на вход нейронной сети много-много изображений. Например, с котиками. Потом происходит магия (но, конечно, это далеко не магия, там математика и все остальное), и нейронная сеть учится находить на них закономерности, которые в дальнейшем помогут ей определить других котиков на новых изображениях. Так же и с автомобилями», — пытается объяснить простым языком работу нейронной сети автор разработки, 22-летняя студентка ЮУрГУ Мария Дубровина (факультет «Высшая школа электроники и компьютерных наук», 4-й курс).
Чтобы научить нейронную сеть определять машины, нужно было подготовить размеченные данные: нарисовать маски (контуры) всех автомобилей на изображениях, разметить границу стоянки и парковочные ряды, после чего подать эти данные на вход ИНС. На обучение нейронной сети понадобилось двадцать часов и 300 размеченных изображений с разных парковочных мест.
Таким образом, определив автомобили на изображении, система способна установить наличие необходимого расстояния для свободного места от одной машины до другой и отобразить его на картинке, в нашем случае это прямоугольники зеленого цвета. Тестирование системы показало хорошую точность в детектировании свободных мест.
В целом работа над созданием системы заняла около двух месяцев, при этом львиная доля времени ушла на разметку автомобилей. По идее, она может лечь в основу мобильного приложения, чтобы водитель зондировал парковку при помощи телефона. «Мне кажется, лучше всего это совместить с «Яндекс-навигатором», — предполагает автор проекта. При этом, поскольку речь идет об использовании мобильного устройства во время движения, следовало бы учесть вопросы безопасности, уточняет Мария Дубровина: «Нужно подключить какого-то голосового помощника, который сообщал бы, где свободные места. Чтобы не приходилось копаться в телефоне».
Отметим, что на Уральской выставке научно-технического творчества молодежи «Евразийские ворота России. Шаг в будущее», проходившей в начале мая в Челябинске, проект Марии Дубровиной получил специальный приз-благодарность от Южно-Уральской торгово-промышленной палаты. По словам директора центра интеллектуальной собственности бизнес-объединения Людмилы Солодкиной, ЮУТПП готова оказать максимальную поддержку в его реализации.
Система, способная распознавать свободные места на парковках, впервые в Челябинске была создана компанией «Интерсвязь» в октябре 2018 года. В самом городе, как и в области, на данный момент действует 20 парковок и 2500 парковочных мест. Сервисом пользуются около трехсот тысяч пользователей мобильного приложения «Умные парковки» в шести городах УрФО, включая Челябинск, Копейск, Озерск, Златоуст, Курган и Каменск-Уральский.
«Мы подаем на вход нейронной сети много-много изображений. Например, с котиками. Потом происходит магия (но, конечно, это далеко не магия, там математика и все остальное), и нейронная сеть учится находить на них закономерности, которые в дальнейшем помогут ей определить других котиков на новых изображениях. Так же и с автомобилями», — пытается объяснить простым языком работу нейронной сети автор разработки, 22-летняя студентка ЮУрГУ Мария Дубровина (факультет «Высшая школа электроники и компьютерных наук», 4-й курс). Чтобы научить нейронную сеть определять машины, нужно было подготовить размеченные данные: нарисовать маски (контуры) всех автомобилей на изображениях, разметить границу стоянки и парковочные ряды, после чего подать эти данные на вход ИНС. На обучение нейронной сети понадобилось двадцать часов и 300 размеченных изображений с разных парковочных мест.
Таким образом, определив автомобили на изображении, система способна установить наличие необходимого расстояния для свободного места от одной машины до другой и отобразить его на картинке, в нашем случае это прямоугольники зеленого цвета. Тестирование системы показало хорошую точность в детектировании свободных мест.
В целом работа над созданием системы заняла около двух месяцев, при этом львиная доля времени ушла на разметку автомобилей. По идее, она может лечь в основу мобильного приложения, чтобы водитель зондировал парковку при помощи телефона. «Мне кажется, лучше всего это совместить с «Яндекс-навигатором», — предполагает автор проекта. При этом, поскольку речь идет об использовании мобильного устройства во время движения, следовало бы учесть вопросы безопасности, уточняет Мария Дубровина: «Нужно подключить какого-то голосового помощника, который сообщал бы, где свободные места. Чтобы не приходилось копаться в телефоне».
Отметим, что на Уральской выставке научно-технического творчества молодежи «Евразийские ворота России. Шаг в будущее», проходившей в начале мая в Челябинске, проект Марии Дубровиной получил специальный приз-благодарность от Южно-Уральской торгово-промышленной палаты. По словам директора центра интеллектуальной собственности бизнес-объединения Людмилы Солодкиной, ЮУТПП готова оказать максимальную поддержку в его реализации.
Система, способная распознавать свободные места на парковках, впервые в Челябинске была создана компанией «Интерсвязь» в октябре 2018 года. В самом городе, как и в области, на данный момент действует 20 парковок и 2500 парковочных мест. Сервисом пользуются около трехсот тысяч пользователей мобильного приложения «Умные парковки» в шести городах УрФО, включая Челябинск, Копейск, Озерск, Златоуст, Курган и Каменск-Уральский.
