Цель проекта "Система компьютерного зрения для распознавания мусора (Garbage Eye)" заключалась в создании системы компьютерного зрения для автоматического распознавания мусора на фотографиях, видео и в видеопотоке в реальном времени. Система разработана для интеграции в инфраструктуру «умного города» и может функционировать как в локальной среде, так и в облаке.
В рамках реализации:
- Проведен анализ существующих аналогов и выбраны эффективные модели нейронных сетей;
- Подготовлен датасет и выполнено обучение модели;
- Создан графический интерфейс на основе PyQt5;
- Реализована функциональность для распознавания мусора на изображениях, видео и в реальном времени;
- Настроена автоматическая отправка электронного письма на официальный адрес коммунальных служб г. Кременчук при обнаружении критического количества мусора.
Используемые технологии:
Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, PyQt5, Roboflow.
Результат:
Система Garbage Eye успешно выполняет распознавание бытового мусора, может быть интегрирована в городские сервисы мониторинга и реагирования. Автоматическое оповещение коммунальных служб способствует быстрому реагированию на случаи загрязнения городского пространства.
В рамках реализации:
- Проведен анализ существующих аналогов и выбраны эффективные модели нейронных сетей;
- Подготовлен датасет и выполнено обучение модели;
- Создан графический интерфейс на основе PyQt5;
- Реализована функциональность для распознавания мусора на изображениях, видео и в реальном времени;
- Настроена автоматическая отправка электронного письма на официальный адрес коммунальных служб г. Кременчук при обнаружении критического количества мусора.
Используемые технологии:
Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, PyQt5, Roboflow.
Результат:
Система Garbage Eye успешно выполняет распознавание бытового мусора, может быть интегрирована в городские сервисы мониторинга и реагирования. Автоматическое оповещение коммунальных служб способствует быстрому реагированию на случаи загрязнения городского пространства.