Студенты Белгородского технологического разработали нейросетевой программный комплекс для мониторинга своей посещаемости
Информационное агентство "Интерфакс-Центр" сообщило, что студенты БГТУ им.Шухова разработали программный комплекс для мониторинга посещаемости университета.
В сообщении говорится: "Программный комплекс с нейросетевым распознаванием изображений, разработанный на кафедре технической кибернетики БГТУ им. В.Г. Шухова, запустят с начала нового учебного года для мониторинга посещаемости университета, сообщил "Интерфаксу" доцент кафедры, кандидат технических наук Дмитрий Юдин.
- Комплекс представляет собой систему технического зрения, которая ведет автоматизированный подсчет студентов в аудиториях, используя данные с IP-камер, установленных в университете, - пояснил Д. Юдин.
Он добавил, что летом программный продукт был успешно протестирован студенческим компьютерным отрядом и готов к использованию в учебном процессе.
- Впоследствии мы планируем подать заявку и получить свидетельство о государственной регистрации программы, поскольку ее можно использовать для мониторинга в различных сферах - от подсчета количества посетителей в магазине и до анализа заинтересованности студентов на лекциях, - отметил Д.Юдин.
В настоящее время на кафедре технической кибернетики опорного университета реализуются три проекта в сфере технического зрения: "Анализ дорожной обстановки", "Мониторинг количества студентов", "Обнаружение дефектов на крышах домов".
- Аппарат глубоких нейронных сетей, на базе которого работает система технического зрения, позволяет автоматически формировать признаки, свойственные различным объектам на изображениях. Это дает возможность создавать алгоритмы, обладающие высокой точностью распознавания, которую можно дополнительно повысить с помощью периодического обучения нейронной сети на вновь появляющихся данных, - сказал ученый.
Системы технического зрения решают задачи по дополнению или замене человека в областях деятельности, связанных со сбором и анализом зрительной информации. Распознавание изображений методами нейронных сетей применяется в компьютерных системах контроля и сортировки сырья, в экспертных системах мониторинга показателей безопасности и качества в процессе производства и т.д".