Стажировка
Сентябрь 2025
Организационная информация
В сентябре по ai будет только 1 проект. Кто первый раз участвует у нас в стажировках, укажите в форме распределения, что вы новичок. Тимлид подберет для вас задачи.
проект по AI
Компьютерное зрение и лидарная аналитика для детекции, трекинга и распознавания автотранспорта
описание проекта
Цель стажировки: Разработка прототипа AI-модуля на основе компьютерного зрения и лидарных данных для анализа трафика автотранспорта: детекции машин и пешеходов, распознавания номерных знаков, определения движения и направления, с возможностью дальнейшего применения RL-подходов или сегментации.
Участники под руководством тимлида Николая Куса:
Польза проекта заказчику: Заказчик получит базовую платформу для интеллектуального анализа транспортных потоков, которая позволит выявлять пробки, определять класс автотранспорта и распознавать номера без необходимости ручного анализа. Это ускорит прототипирование решений для мониторинга и безопасности городской среды. Проект создаст задел под более масштабные системы с 3D-восприятием и интеграцией Reinforcement Learning-моделей в случае продолжения исследований и развития проекта.
Участники под руководством тимлида Николая Куса:
- Разработают пайплайн анализа видеопотока с задачами детекции и трекинга автомобилей и пешеходов (YOLOv8, ByteTrack, DeepSORT);
- Настроят OCR-модуль для распознавания номерных знаков (EasyOCR, PaddleOCR, Tesseract);
- Изучат методы анализа траекторий и скорости объектов (Kalman Filter, Optical Flow, постобработка с NumPy/Pandas);
- Освоят базовые методы обработки лидарных данных и сегментации объектов в 3D (Open3D, MinkowskiEngine, PointNet++);
- Исследуют возможности Reinforcement Learning-подхода или кластеризации без учителя (Self-supervised Vision Transformers, SimCLR, Contrastive Learning);
- Спроектируют интерфейс просмотра и анализа видео/треков (Gradio или Streamlit + OpenCV);
- Проведут экспериментальную валидацию: подсчёт точности трекинга, корректности распознавания знаков, скорости детекции.
Польза проекта заказчику: Заказчик получит базовую платформу для интеллектуального анализа транспортных потоков, которая позволит выявлять пробки, определять класс автотранспорта и распознавать номера без необходимости ручного анализа. Это ускорит прототипирование решений для мониторинга и безопасности городской среды. Проект создаст задел под более масштабные системы с 3D-восприятием и интеграцией Reinforcement Learning-моделей в случае продолжения исследований и развития проекта.
RootCode — российская IT-компания, специализирующаяся на разработке решений в области машинного обучения, компьютерного зрения, робототехники и автоматизации. Компания сотрудничает с промышленными, логистическими и государственными заказчиками, фокусируясь на системах контроля и обработки визуальной информации в реальном времени. RootCode ведёт активную исследовательскую деятельность, применяя современные методы AI и ML в прикладных задачах инфраструктуры, транспорта и безопасности.