Разработка алгоритмов для генерации синтетических дефектов на растровых изображениях изоляторов линий электропередач

Тип участника: Физическое лицо

Полное наименование организации/физического лица/авторского или творческого коллектива: Иванков Дмитрий Валерьевич

В лице (для организации или авторского/творческого коллектива указывается ФИО и должность руководителя): Андреева Ангелика Юрьевна, доцент кафедры прикладной математики

Интернет-сайт заявителя: https://www.altstu.ru/

Контактное лицо: ФИО: Иванков Дмитрий Валерьевич

ФИО всех участников авторского/творческого коллектива: Иванков Дмитрий Валерьевич, Андреева Ангелика Юрьевна

Идея и краткое описание ИТ-проекта: Для обучения нейронной сети необходимо большое количество данных. Если нейросеть учится определять дефекты, то ей на вход нужно подавать повреждённые объекты. Если для этого повреждать целые объекты - выйдет затратно. В поставленной задаче такими объектами являлись изоляторы линий электро-передач. Было необходимо придумать способ получения большого количества изображений повреждённых изоляторов. Так родилась идея проекта - двумерная генерация синтетических данных на основе изображений целых изоляторов линий электро-передач. Для этого использовались различные алгоритмы компьютерного зрения для нахождения изоляторов на подданных программе изображениях, алгоритмы генерации форм трещин, математические модели для реалистичного нанесения цветов на трещины. В итоге получилось приложение с графическим интерфейсов, в котором возможно настраивать различные параметры генерации и запускать её. При этом возможна генерация неограниченного количества синтетических данных, что очень полезно при обучении нейронных сетей.

Перечень решаемых задач:

Нехватка данных для обучения нейронных сетей в области дефектоскопии
Генерация реалистичных изображений повреждённых изоляторов линий электро-передач для обучения нейросетей
Можно использовать в обучающих целях для демонстрации различных видов повреждений, встречающихся на изоляторах

Описание функциональных возможностей и элементов проекта:

Современный графический интерфейс с возможностью настройки различных параметров генерации
Можно задать различные настройки генерации, такие как: вид изоляторов (керамические, стеклянные), места генерации трещин (слева, справа, по середине), выбор математических моделей для закрашивания трещин (диаграмма Вороного, шум Перлина и др.), размер трещин, и другие параметры, влияющие на реалистичность полученных синтетических данных
Приложение способно генерировать неограниченное количество синтетических данных

Дата внедрения (в случае, если предполагается запуск проекта в эксплуатацию): 16.06.2022

Используемые платформы, средства разработки: Python, PyQt5, Qt Designer, OpenCV, NumPy

Стоимость разработки системы: 0 рублей (в рамках написания ВКР)

Средний размер ежегодных затрат на эксплуатацию: 0 рублей (в рамках написания ВКР)

Перспективы развития:

Можно добавить возможность генерации повреждений не только на изоляторах линий электро-передач, но и на любых других объектах.
Можно разработать другие алгоритмы генерации форм трещин.

Достижение поставленных целей:

Сгенерированные синтетические данные были успешно использованы для обучения нейронных сетей. Была достигнута точность 96%
Справка о внедрении
ВКР защищена на отлично
Выступление на Всероссийской научно-практической конференции «СОВРЕМЕННЫЕ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», РИНЦ, Секция «Программная инженерия», с последующей публикацией
Публикация в журнале "Современные цифровые технологии: Материалы I Всероссийской научно-практической конференции", URL: https://journal.altstu.ru/konf_2022/2022_1/102/

Социальная значимость и/или экономическая эффективность (в зависимости от типа проекта):

Данный проект был использован компанией заказчиком для экономии средств, выделенных на обучение нейронных сетей
Данный проект может быть использован повторно для обучения других нейронных сетей или повышения качества работы уже обученной

Актуальность, экономическая или социальная полезность: Проект актуален как никогда, ведь в современном мире наблюдается тенденция к автоматизации всех процессов. Выявление дефектов на изоляторах линий электро-передач не является исключением, ведь данная область всё больше автоматизируется с помощью дронов, которые облетают ЛЭПы и собирают изображения изоляторов, а также с помощью нейросетей, которые обрабатывают полученные изображения и выявляют дефекты. Так как для качественного обучения нейронных сетей необходимо большое количестве данных, а в области дефектоскопии их сбор представляет главную проблему, то генерация синтетических данных является самым оптимальным решением. Именно этим и полезен разработанный мною проект.

Адаптивность, стилистическое единство всех функциональных блоков: Программе на вход поступают различные изображения изоляторов линий электропередач. Оно способно адаптироваться к изменяющимся характеристикам изображений, а также к тому, что на них изображено, способно обходить различные "помехи" на изображения, такие как солнечные блики, малую освещённость и другие.

Обоснованность применяемых проектных решений: Двумерная генерация - самый популярный способ получения синтетических данных. В неё используются различные хорошо изученные алгоритмы компьютерного зрения и обработки изображений, что позволяет генерировать данные, которые мало отличаются от реальных.

Оригинальность, новизна, отличие от аналогов либо отсутствие аналогов: Сфера дефектоскопии сама по себе достаточно молодая, однако всё больше набирает популярность. Конкретно данный проект разрабатывался по просьбе компании заказчика, поэтому является полностью оригинальным. Доступных аналогов на рынке нет.

Юзабилити и полезность: Для работы с приложением был разработан современный графический интерфейс, само приложение является десктопным, что не очень удобно, однако это обусловлено тем, что оно использует много ресурсов компьютера для генерации большого количества синтетических данных и никак не может быть мобильным.

Гарантирую достоверность предоставленной в заявке информации. Подтверждаю, что организация не находится в состоянии ликвидации, банкротства, реорганизации (Только для организаций): Да

Презентация проекта pdf: Загрузить

Возврат к списку

нет доступа к комментариям Авторизоваться