Разработка и испытание опытного образца аппаратно-программного комплекса видеодетектора для сбора и анализа автомобильного трафика с применением технологий искусственного интеллекта

Проект является развитием научно-исследовательской работы, выполненной в период 2021 - 2022г., в результате которой был разработан прототип аппаратно-программного комплекса «Нейродетектор» и нацелен на улучшение качества работы нейронных сетей, применяемых комплексом, с одновременным снижением требований к аппаратным ресурсам. Дополнительной целью проекта является исключение компонентов производителями или правообладателями которых являются компании или физические лица-резиденты недружественных стран. Для достижения первой цели, проектом предлагается: 1. Актуализировать распознаваемые классы участников движения, применяемые АПК, в соответствии с действующей нормативно-правовой базой; 2. Проанализировать архитектуру моделей детектора и классификатора, с последующей модернизацией (при необходимости), с целью повышения точности распознавания; 3. Доработать систему автоматического передачи информации о точке зрения АПК, в том числе с передачей объектов распознавания на сервер для целей формирования комплектов обучения; 4. Разработать систему автоматической генерации комплектов обучения; 5. Автоматизировать адаптацию АПК к условиям установки на основе обучения с переносом моделей детектора, классификатора и трекера; 6. Доработать систему автоматических обновлений комплекса для целей передачи моделей и файлов конфигурации нейронных сетей. Для достижения второй цели, необходимо выполнить перенос среды выполнения нейронных сетей комплекса, использующих закрытые библиотеки компании NVIDIA такие как TensorRT и DeepStream. Для этого проектом предлагается: 1. Выполнить изыскания в части аппаратных средств, поддерживающих выполнение нейронных сетей, разработанных и выпускающихся серийно на территории РФ или дружественных стран; 2. Проанализировать доступные библиотеки производителя (ей), отобранных в результате выполнения п. 1, а также библиотеки с открытым исходным кодом; 3. Интегрировать отобранные библиотеки в библиотеку GStreamer, с разработкой соответствующего комплекта разработчика (SDK). На последнем этапе НИР командой будут внесены соответствующие изменения в АПК «Нейродетектор» в части, аппаратного и программного обеспечения, а также в применяемые модели нейронных сетей. Дополнительно планируется развёртывание севера тренировки нейронных сетей, для целей адаптации установленных АПК. В заключении НИР будут проведены натурные испытания, целью которых является оценка показателей точности и скорости адаптации нейронных сетей комплекса при установке на существующие конструкции улично-дорожной сети.