Детекция людей на изображениях с БПЛА

Ежегодно только в России пропадает более 10 000 человек, из них порядка 10% находят уже мертвыми — в основном из-за затянувшихся поисков. Основная цель данного проекта — разработать алгоритм, позволяющий частично автоматизировать, и тем самым ускорить, детекцию человека на снимках места поисков, сделанных дроном. В качестве базового алгоритма детекции челоковека была выбрана нейросеть Mask R-CNN, одна из наиболее точных и эффективных в данной области. Однако, как это зачастую случается на практике, данные, подходящие для оценки точности моделей, найти не удалось: поиски ведутся, как правило, в лесах и полях, а существующие датасеты отснятые с БПЛА содержат в основном снимки городской среды. Таким образом, одна из частей моей работы посвящена созданию синтетических данных схожих с теми, которые возникают при поиске человека с дрона. В дальнейших экспериментах я оцениваю работу алгоритма детекции человека на сгенерированных синтетических датасетах, и на основании полученных результатов делаю выводы о возможных усовершенствованиях процесса обработки материала, отснятого дроном на месте поисков пропавшего человека.