«Умная» линия сортировки мусора может появиться в Белгородской области
Разработчики инновации получили грантовую поддержку и возможность использовать один из IT-сервисов Яндекса для обучения нейронной сети распознаванию бытовых отходов.
Команда молодых учёных НИУ «БелГУ», разрабатывающих роботизированную линию сортировки мусора, получила поддержку компании Яндекс. Как сообщили в управлении по связям с общественностью и СМИ БелГУ, исследовательская группа учёных института инженерных и цифровых технологий НИУ «БелГУ» под руководством доцента кафедры информационных и робототехнических систем Анатолия Шамраева, в рамках участия в общероссийской программе содействия образованию и науке в области машинного обучения компьютерного зрения и анализа данных (Computer Science) получила от компании «Яндекс.Облако» гранатовую поддержку в размере 100 тысяч рублей на использование до конца 2021 года сервиса Yandex DataSphere для проведения научных исследований.
В состав проектной группы вошли обучающиеся кафедры информационных и робототехнических систем: аспирант Сергей Костин и студент Дмитрий Якимайнен.
Реализация проекта «Разработка роботизированной технологической линии сортировки бытовых отходов на основе технического зрения» предполагает использование тензорных мощностей Yandex DataSphere для обучения сверточной нейронной сети подсистемы искусственного интеллекта распознаванию и классификации различных видов бытовых отходов (пластика, бумаги, металла, стекла).
«Главная задача при использовании облачного сервиса – обучить модуль технического зрения классификации отдельных фрагментов бытовых отходов. Нейросетевая модель, подвергающаяся обучению, построена на базе CNN YOLOv4 + TensorFlow. Начальный этап обучения заключается в обработке нейросетью порядка пяти тысяч изображений для каждого класса объектов», – отметила руководитель физико-технического направления института инженерных и цифровых технологий Ольга Иващук.
Ольга Александровна пояснила, что планируется многократное обучение системы за счёт проведения тестовых запусков, генерации псевдо-меток обнаружений и корректировки массива данных, поступавших на момент предыдущего обучения.
Полученная весовая модель в дальнейшем будет использоваться в составе ранее разработанного молодыми учёными вуза программного обеспечения «Программа для распознавания и классификации бытовых отходов».
«Видеопоток анализируется нейросетью, для каждого обнаруженного объекта бытовых отходов определяется класс и координаты на рабочей плоскости конвейера, далее они передаются роботу-манипулятору, который, исходя из полученных данных, осуществляет перемещение к объекту и его захват», – рассказал о принципе работы системы Анатолий Шамраев.
По словам учёного, это обеспечит автоматизированную сортировку твёрдых бытовых отходов и, как следствие, их эффективную вторичную переработку и утилизацию.
