Инновационная технология, предложенная командой Удмуртского государственного университета, способна с высокой точностью определять объем древесины, размещенной в кузове лесовоза. Разработанная студентами нейронная сеть — перспективное решение для применения в лесозаготовительной промышленности и транспортной логистике.
Традиционный метод ручного подсчета кубатуры, особенно в сложных полевых условиях, является трудоемким и подвержен ошибкам. Предложенный подход позволяет существенно ускорить и упростить этот процесс, повышая его точность и удобство. Принцип работы системы заключается в анализе цифрового изображения загруженного лесовоза с последующей автоматизированной оценкой объема перевозимой древесины.
Обработка изображения включает в себя комплексный анализ параметров, таких как геометрические характеристики бревен (длина, диаметр), габариты кузова транспортного средства, а также факторы, оказывающие влияние на качество визуального восприятия, — уровень освещенности, наличие теней и общее качество снимка. Интуитивно понятный телеграм-бот позволяет пользователям оперативно получать результаты оценки объема древесины, отправив фотографию и дождавшись автоматического расчета в течение нескольких секунд.
Решение актуальной практической задачи, востребованной в промышленном секторе, возможность применить полученные знания на практике и стали мотивацией для реализации проекта. «Мы стремились создать систему, способную реально облегчить работу предприятий и оптимизировать рутинные процедуры», — отмечают авторы проекта. В процессе его реализации студенты значительно углубили свои знания в области компьютерного зрения, машинного обучения и столкнулись с необходимостью решения сложных инженерных задач в условиях реальных, часто несовершенных данных.
Руководитель Центра анализа больших данных УдГУ Алексей Лашкарев акцентирует внимание на том, что проект стал не только полезным инструментом, но и мощным стимулом для развития студентов. «Реальная потребность в решении задачи мотивирует ребят. Они не просто воспроизводят известные алгоритмы, а сталкиваются с настоящими инженерными проблемами, такими как обработка низкокачественных изображений или адаптация к сложному освещению. Это формирует навык видеть детали и доводить систему до стабильной и надежной работы», — подчеркнул он.
На текущий момент нейросеть демонстрирует точность распознавания и расчета, превышающую 80% при условии корректной фотографии. Разработка успешно прошла апробацию в реальных условиях на производственных площадках, подтвердив свою работоспособность и эффективность. Интеграция системы в телеграм-бот обеспечивает простоту ее внедрения в повседневную деятельность лесозаготовительных предприятий и логистических компаний, открывая перспективы для дальнейшего развития и масштабирования решения.
Проект стал примером успешного применения технологий ИИ для решения практических задач в реальном секторе экономики, демонстрируя потенциал студенческих разработок в области автоматизации и оптимизации производственных процессов.
Разработка выполнена в рамках программы «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
