Распознавание запрещенных предметов в багаже

Технология машинного зрения для выявления запрещенных к провозу предметов в багаже пассажиров (ножи, емкости, огнестрел и др.)
preview preview
О проекте

01. Про заказчика

about-customer

Производитель досмотрового оборудования РТУ (X-ray), входящий в топ-3 мировых компаний. Предлагает высококачественные решения для транспортной безопасности, обеспечивающие эффективность и надежность в проверке багажа и промышленных грузов (Astrophysics).

02. Задача проекта

xrayTaskOfProject

Детекция запрещенных предметов в багаже

Создание автоматизированного помощника для аэропортов, метро и иных объектов повышенной опасносности для нахождения запрещенных предметов в багаже. Продукт повышает уровень безопасности объекта, а значит:
  • Повышает уровень готовности к террористическим угрозам
  • Снижает риск ошибки от человеческого фактора
  • Ускоряет процесс досмотра багажа, особенно крупных грузов

03. Как мы решали задачу

0 1
Анализ текущих рентген систем и выявление потребностей для улучшения.
0 2
Сбор изображений с запрещенными предметами по списку Заказчика.
0 3
Разработка системы детекции на базе технологий Computer Vision и машинного обучения.
0 4
Интеграция с существующей инфраструктурой. Создание интуитивно понятного интерфейса для операторов.
0 5
Проведение тестирования и корректировки на основе анализа данных.
0 6
Обучение персонала работе с новой Системой. Полномасштабный запуск Системы на всех рентгенах линейки.

Интересный факт

Для создания системы за 4 года получено более 100 000 изображений с запрещенными предметами, которые собирались собственноручно в Москве, Тихуане и Дубае. А однажды к нам в офис даже доставляли аппарат из за океана для дополнительной подготовки данных.

04. Как это работает

1 Процесс детекции начинается с рентгеновских изображений, которые создаются в результате сканирования багажа и грузов.
2 На этапе обработки алгоритмы выделяют ключевые элементы изображения, такие как формы и контуры объектов.
3 Обработанные изображения подаются на вход нейросети. Модель определяет, какие объекты присутствуют на изображении.
4 После классификации Система принимает решение о том, являются ли обнаруженные объекты потенциальными угрозами. 
5 В случае выявления угроз система автоматически отображает оператору место на снимке с опасностью.
ai-projects

05. Проблемы и их решение

В готовых датасетах сложно разметить что-то

При создании прототипа Системы мы взяли уже существующие данные с аэропортов и стали размечать на них ножи и ёмкости. В процессе чего поняли, что человеческий глаз не всегда может разглядеть и классифицировать вещи на снимке, заранее не понимая, присутствуют ли там запрещенные предметы.

Фотографии

Решение: собрали свой датасет

Для преодоления трудностей в распознавании и классификации объектов на рентгеновских снимках, мы решили начать сбор собственного датасета с нужными классами. Это позволило нам создать более специализированные модели машинного обучения, которые отлично работают на рентгеновских установках разных типов.

Фотографии

Бюрократия и потеря эффективности работы оператора из-за нового интерфейса

На первых этапах важно было доказать, что наши решения не мешают работе операторов интроскопов. Часто новые Системы отвлекали внимание сотрудников, снижая их продуктивность и затрудняя процесс анализа.

Решение: интеграция, не нарушающая рабочий процесс

Для решения данной проблемы мы разработали Систему, которая быстро и просто подключается к любому интроскопу, независимо от его модели и производителя. Она проводит анализ без задержек в передаче и ухудшения качества изображения, выводя результаты непосредственно на заводскую рабочую станцию. Операторы могут сосредоточиться на изучении изображений, не переключаясь на дополнительные мониторы, при этом оригинальный интерфейс интроскопа остается неизменным.

06. Ценность проекта

Гибкость интеграции: Система быстро и просто подключается к различным моделям интроскопов без необходимости серьезных изменений в программном обеспечении или аппаратной части.
Снижение затрат: Оптимизация процессов и исключение необходимости дополнительного обучения сотрудников помогают сократить затраты, позволяя бизнесу сосредоточиться на более важных аспектах своей деятельности.
Инновационные технологии: Внедрение современных технологий обеспечивает более высокую точность и надежность в выявлении угроз. Это не только повышает уровень безопасности, но и укрепляет репутацию компании как технологического лидера.
Минимизация рисков: Проект обеспечивает сохранение оригинального интерфейса интроскопов, а невмешательство в аппаратную часть интроскопа гарантирует, что условия гарантии производителей остаются в силе.

07. Команда, которая
внедрила проект

person image
Техлид
Алексей Ягужинский
person image
Backend-Lead
Алексей Цибульников
person image
Менеджер проекта
Фёдор Головин
person image
Computer Vision инженер
Роман Мазников
person image
DevOps
Дмитрий Соркин
person image
Куратор команды разметки
Марк Яговкин

08. Планы на будущее

Готовые проекты

Наша команда с 2017 года успешно реализовала 54 проекта с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.

bracket
Разработка нейросети
Нейросеть, которая следит за здоровьем коров
Нейросеть, которая следит за здоровьем коров
Разработка крупной системы
Классификация
и распознавание
повреждений автомобилей
Классификация и распознавание повреждений автомобилей
Разработка крупной системы
Анализируем запрещенные
предметы в багаже
при помощи рентгена и ИИ
Анализируем запрещенные предметы в багаже при помощи рентгена и ИИ
Разработка крупной системы
Платформа с единым
реестром интернет-рекламы
Платформа с единым реестром интернет-реклам
Разработка крупной системы
Распознавание
автомобильных номеров
для парковок, ТЦ и БЦ
Распознавание автомобильных номеров для парковок, ТЦ и БЦ
Разработка крупной системы
Контролируем бодрость
сотрудников аэропорта,
чтобы вы улетели в отпуск
Контролируем бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск
Сбор данных для обучения ИИ
Устраиваем драки,
чтобы в вашем городе
стало безопаснее
Устраиваем драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор данных для обучения ИИ
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Разработка крупной системы
Сделали нейросеть которая распознает возраст – для безопасности и аналитики
Научили нейросеть распознавать огнестрельное оружие
Разработка нейросети
Распознавание рукописного текста на бланках экзаменов
Распознавание рукописного текста на бланках
Разработка крупной системы
Распознаем пустые полки в магазинах чтобы их снова заполнили продуктами
Распознавание рукописного текста на бланках
Разработка крупной системы
Платформа для определения целевой аудитории среди блогеров
Разработка крупной системы
Разработка крупной системы
Распознавание погрузчиков на складах, снижаем риск травм работников
Разработка крупной системы
Разработка нейросети
Повышаем качество снимков с дрона, чтобы их было проще обрабатывать
Разработка нейросети

Создадим проект мечты вместе

Напишите нам в Telegram о подробностях вашего проекта, и мы проведем бесплатную консультацию по автоматизации вашего бизнеса
Наверх