Минчанин работает над программой, которая помогает находить пропавших людей
Минчанин Дмитрий Ульянович работает над созданием программы, которая распознает и отмечает на изображениях, снятых с помощью дронов, человека — в какой бы позе тот ни находился. Он рассказал в интервью dev.by, как именно сервис «Клото» поможет специальным спасательным отрядам в поиске потерявшихся на болоте или в степи людей.
Сам автор проекта - волонтер поисково-спасательного отряда «Ангел». В свободное время Дмитрий Ульянович выезжает на поиски пропавших.
— Во время одного из недавних выездов на поиски мы нашли потерявшуюся бабушку по фото с дрона: ребята из штаба отсматривали снимки и вдруг заметили силуэт.
Группе поисково-спасательного отряда сообщили координаты, они вышли в указанный «квадрат» — «и точно, женщина лежала там в траве», рассказывает Дмитрий. Тогда-то молодому человеку и пришло в голову, что для анализа изображений можно было бы использовать специальное ПО.
Ульянович рассказывает, что российский отряд LizaAlert уже давно задействует для анализа фото с дронов помощь волонтеров: ребята, не занятые в поисках на местности, отсматривают изображения у себя дома.
— Но в течение одного дня дрон «приносит» около 2 тысяч фотографий, а человек тратит на каждую порядка 10−15 секунд. Чтобы просмотреть все снимки, понадобится порядка 7 часов — это очень много!
Сделав в уме несложные подсчеты, Дмитрий понял, что нейронная сеть могла бы справляться с этой задачей значительно быстрее. Он считает, что в процессе ее обучения можно обойтись даже без фото в высоком разрешении: «Если погрешность распознавания будет составлять около 20% — это уже будет хорошо».
— Каждое фото привязано к координатам на местности, поисковику не составит труда просмотреть изображения, отмеченные сетью, и при необходимости выслать группу из 2−3 человек в нужный квадрат.
Собеседник Dev.by отмечает, что, по его задумке, программа сможет находить людей на открытой местности. Также команда думает над тем, как сделать так, чтобы можно было определять объекты в лесу, но пока решения нет.
«Отснять несколько сотен снимков людей: под деревом, в низине, в канаве»
Сейчас Дмитрий собирает базу для обучения нейронной сети. С материалом обещала помочь компания, которая занимается съемкой с квадрокоптеров.
— Они связались с нами после Social Weekend (По результатам голосования проект «Клото» вышел в четвертьфинал конкурса. — Прим. ред.) и предложили отснять несколько сотен снимков людей на различных участках местности: под деревом, в низине, в канаве.
Дмитрий рассказывает, что группа встречалась с руководителем поисково-спасательного отряда «Ангел» Сергеем Ковганом. Тот объяснил им, в каких позах могут находиться люди. Условия во время съемки также должны быть максимально приближены к реальным.
«Рассчитан на работу с серийно выпускаемой техникой, не требует дополнительных затрат»
Разработкой алгоритмов занимаются несколько программистов. Однако, сетует Дмитрий, ребята могут посвятить проекту лишь вечера и выходные. Ульянович рассказывает, что они работают с нейросетью Google:
— Основная задача на сегодня — оценить погрешность распознавания силуэтов людей. И для этого нам нужны самые простые инструменты, которые не потребуют значительных финансовых затрат.
Дмитрий не исключает, что в будущем команда перепишет сеть, возможно также, что в поисках финансирования они подадутся в акселератор. Но продукт останется бесплатным, обещает Ульянович.
Отвечая на вопрос о конкурентах, создатель «Клото» не скрывает, что ПО для поиска людей выпускает компания из Новой Зеландии:
— Их приложение позволяет оптимизировать и ускорить обмен данными между квадрокоптерами, которые принимают участие в поисково-спасательных мероприятиях, и выводить всю информацию на пульт единого оператора.
Однако это вариант не из дешевых. Также в мире выпускается специальное дорогостоящее оборудование, которое можно применять для поиска людей, но волонтерским отрядам оно не по карману — «мы говорим о суммах от 5 до 50 тысяч долларов», отмечает Дмитрий.
Ульянович добавляет, что сервис «Клото» рассчитан на работу с серийно выпускаемой техникой, в частности, квадрокоптерами DJI, и не требует дополнительных устройств и затрат.