Цель стажировки: Разработать прототип системы компьютерного зрения, способной в реальном времени обнаруживать и классифицировать беспилотные летательные аппараты (БПЛА) в различных условиях фона и освещения, для предупреждения угроз инфраструктуре и безопасности граждан и предприятий.
Участники под руководством тимлида Дмитрия Кравченко:- Изучат и подготовят существующий датасет БПЛА (видео, изображения) и организуют его разметку (bounding boxes, классы БПЛА, фоновые условия).
- Разработают модель object detection (например, YOLOv9/YOLOv11-Lite, EfficientDet) и далее классификацию или сегментацию БПЛА на фоне сложных сцен.
- Адаптируют модель для работы в режиме реального времени на энергоэффективных платформах, включая оптимизацию (TensorRT, ONNX, pruning, quantization).
- Проведут эксперименты по устойчивости модели к маскировке, блику, смене освещения и фону (augmentation, adversarial training).
- Реализуют модуль отслеживания (tracking) дронов, кластеризацию траекторий, предсказание движения с использованием DeepSORT / Kalman Filter / SORT.
- Разработают API / интерфейс для передачи события обнаружения БПЛА в систему оповещения (ноутбук/смартфон) и интеграцию с системой предупреждения и оповещения города / инфраструктуры.
- Проведут тестирование прототипа на видеопотоке, измерят точность обнаружения, скорость отклика и долю ложных срабатываний.
- Подготовят отчёт и рекомендации по внедрению и масштабированию (например, интеграция с видеокамерой, системой предупреждения).
Польза проекта заказчику: Проект позволит стартапу создать технологическое решение, способное значительно повысить безопасность городской и промышленной инфраструктуры путём раннего обнаружения беспилотных аппаратов, потенциально угрожающих людям и объектам. Это способствует защите жизни, снижению рисков и открывает возможное коммерческое применение технологии.