Автоматизація розмітки даних для систем комп’ютерного зору у сфері безпеки

Abstract

Резюме. Сучасні інформаційні технології відіграють ключову роль у сфері безпеки. В умовах зростання кількості цифрових загроз, розвитку безпілотних систем, автоматизації виробничих процесів та посилення ризиків для інфраструктури особливого значення набуває застосування штучного інтелекту та систем комп’ютерного зору. Одним із найбільш поширених підходів у цій сфері є використання нейронних мереж для автоматичного виявлення та класифікації об’єктів[1]. Такі технології активно застосовуються у: • Відеоспостереженні (ідентифікація підозрілої поведінки, відстеження об’єктів у реальному часі); • Транспортній безпеці (розпізнавання номерних знаків, контроль за дорожнім рухом); • Військовій сфері (аналіз зображень із дронів, виявлення потенційних цілей); • Промисловій безпеці (контроль за станом обладнання, виявлення небезпечних ситуацій). Основою для роботи систем штучного інтелекту є якісні датасети, які забезпечують точність і надійність моделей[2]. Підготовка таких датасетів потребує значних ресурсів і часу, адже для навчання нейронних мереж важлива не лише кількість, а й якість даних. Саме тому актуальною задачею стає автоматизація та напівавтоматизація процесів розмітки даних. Автоматизація процесу розмітки зображень є важливим напрямом досліджень у сфері комп’ютерного зору. Сучасні програмні рішення дозволяють напівавтоматично розмічати дані для навчання моделей штучного інтелекту, що значно скорочує час на підготовку датасетів. Такі інструменти зазвичай мають зручний інтерфейс для користувача та підтримують різні типи анотацій – від класичної розмітки об’єктів до складніших варіантів, таких як сегментація чи визначення ключових точок.