Стажировка по проекту
Обнаружение заброшенных промышленных зданий на спутниковых снимках
Компания: ООО «АЛЕКСАНДРГРАДЪ»
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Разработку пилотной системы обнаружения не эксплуатирующихся зданий по спутниковым снимкам
Прежде чем предложить свои услуги потенциальному заказчику необходимо иметь информацию о наличии у него на территории заброшенных промышленных зданий. Одним из эффективных способов поиска таких зданий является обнаружение поврежденных крыш на спутниковых снимках. Для автоматизации процесса поиска таких крыш заказчик принял решение изучить возможности искусственного интеллекта
Образцы со спутниковыми снимками крыш (444 изображения)
Изображения и координаты найденных объектов
Выходные данные
Участники
1 команды проекта
1 команды проекта
- Бойцов АнтонТимлид проекта
- Скрипт преобразования разметки VGG Image Annotator в YOLO-seg формат (Python JSON)
- Скрипт преобразования разметки YOLO-seg в формат VGG Image Annotator (Python JSON)
- Буравлев Дмитрий
- Сбор датасета из открытых источников (SASPlanet)
- Разметка датасета (VGG Image Annotator)
- Контроль корректности разметки общего датасета и выделение дополнительного класса (VGG Image Annotator)
- Обучение сети (Ultralitycs YOLO8n-seg)
- Архтырский ГеннадийИнженер автомобильного транспорта
- Скрипт для автоматического сбора спутниковых снимков с Google Maps (Selenium, Follium)
- Разметка датасета (CVAT)
- Обучение нейронных сетей обнаружение крыш промышленных зданий (Ultralytics YOLOv8n/l-seg, PyTorch YOLOv9 gelan-c-seg)
- Обучение нейронных сетей классификаторов (TensorFlow VGG16, Ultralytics YOLOv8n-cls)
- Приложение для получения спутниковых снимков и классификации крыш на них (Flask, Docker)
- Середина МаринаАналитик данных
- Сбор и нарезка спутниковых снимков вручную
- Сбор данных из открытых источников (Roboflow Universe)
- Агрегация данных из разных источников
- Разметка датасета (Roboflow)
- Подбор архитектуры и обучение нейросетевых моделей для обнаружения крыш зданий на спутниковых снимках (Ultralytics YOLOv8n/s/m, YOLOv8n/s-seg)
- Подбор архитектуры и обучение нейросетевых моделей для классификации обнаруженных крыш промышленных зданий
- Иткинсон ПавелРуководитель филиала
- Сбор датасета из открытых источников
- Разметка датасета (VGG Image Annotator, Roboflow)
- Тестирование скрипта автоматического сбора спутниковых снимков (Google Colab и PyCharm)
- Шелякина МарияМенеджер по продажам ООО Сорсо-стр
- Сбор датасета из открытых источников
- Симаков ВладимирПредприниматель
- Сбор датасета из открытых источников