Обожаем новенькие проекты. То, что не делали раньше. В основном, компьютерное зрение мы реализовываем на умных камерах, самокатах и пр. Решаем транспортно-логистические задачки. И, в принципе, это, и правда, та отрасль, где EDGE идеально вписывается. Но недавно у нас появился свеженький амбициозный проект. Ребята его ласково называют «огонечек». Речь про детекцию пламени. Казалось бы, ну кого можно удивить этим в 2022 году... но так как бизнес-кейс в области промышленной безопасности, то это накладывает дополнительные сложности. Приоткроем капельку сундучок с этими сложностями. Огонь может иметь абсолютно разную форму и цвет (зажжённая спичка, горящий дом, горелка, химикаты и пр.), а еще четкость (расстояние до объекта, качество фотографии). Самая трудное – это собрать такую выборку, чтобы она была максимально разнообразна, но при этом избежать возможных false positive предсказаний на лампочках, солнце, оранжевых предметах и одежде, объектах похожей формы. Хоть в открытом доступе и можно найти решения с помощью рекуррентных нейронных сетей (LSTM, GRU) на bounding boxes из YOLO, мы даже не стали рассматривать такой подход. Ведь мы имеем дело с EDGE и наш конкретный чип не потянет такую сложную архитектуру, да и требования к FPS накладывают ограничение на последовательное использование нескольких сетей. Поэтому решено было использовать YOLOv5s с квантизацией до 8 бит. Подробнее обо всех деталях мы расскажем попозже, а сейчас мы активно размечаем газовые горелки, лесные пожары и горящие спички. P.S. Кстати, сейчас в команду CV ищут сильного Embedded Developer (Linux), потому что неожиданно много проектов становится у ребят. Резюмешки можно отправлять на почту [email protected] #непридуманныеистории