1. python
2. react
3. blender

Здесь существуют следующие папки:

1. datasets - папка с датасетами, которые использовались для обучения нейронной сети
2. Neuro - папка с нейронными сетями
3. dina_prog - папка с алгоритмом динамического программирования, который позволяет быстро рисовать "обводку" растровых изображений
4. front - папка с фронтом

1. Поиск с помощью нейронных сетей ВЛ (Воздушных линий) и ДКР (Древесно кустарниковой растительности) - находятся в папке Neuro
2. С помощью алгоритмов динамического программирования рисования ОЗ (Охранных зон) для ВЛ и прогнозного на 5 лет уровня роста растительности для ДКР - находятся в папке dina_prog
3. Подсчет площади ДКР, находящихся в ОЗ и возможность подсчета потенциальной площади для ДКР на срок 5 лет, находящихся в ОЗ - фронт
4. Возмонжость выбора участка ВЛ для оценки - фронт
5. Хранение исторических данных по различным ВЛ - фронт с конфигами

1. При обучении нейронной сети использована данные сгенерированные компьютерной графикой (Blender), которые повзолили точно определить высоту ДКР
2. Датасет составлялся с учетом панарамныйх снимков, соотвествтенно высота ДКР определяется с высокой точностью
3. Использование динамического программирования для увеличения точности (идеальный алгоритм для "Задачи береговой линии" - схожа с поиском ДКР)
4. По совокупности это одна из самых точных моделей для определения высоты ДКР

Ссылка на сцену Blender - https://drive.google.com/file/d/1oYCiswJ2eMEJaJqL45se6mPqHBXXDn-Q/view?usp=sharing

Ссылка на ноутбуки для демонстрации работы моделей - https://drive.google.com/drive/folders/1Y2TS3to_gJ6tH98bTMVWWnK3cSDLrvp9?usp=sharing

Ссылка на скринкаст - https://drive.google.com/file/d/1i1KtE9bWWzR3uPdN36WqRSO4uFkfaUv8/view?usp=sharing

Мы представляем автоматизированную систему расчета площадей и высот растительности в охранной зоне воздушной линии электропередачи "КиберЛес"».

Данная платформа обрабатывает снимки из космоса и, используя нейронные сети, детектирует на них линии электропередач, растительность в их окрестностях, может предсказать их высоту, а также площадь охранной зоны. Высокое качество моделей детекции и сегментации достигнуто использованием технологий компьютерной графики из системы Blender для обогащения набора данных. Набор сцен компьютерной графики позволяет воссоздавать любые растительные зоны с точно расcчитаными параметрами без выезда специалистов на место и дорогостоящих замеров. Помимо этого, можно рассчитать площадь охранной зоны в текущий момент и сделать прогноз на следующие 5 лет с помощью динамического программирования.

Стек решения: python, react, blender

Уникальность: высокая точность определения линий электропередач, возможность получать предсказания по росту растительности и контролировать подрядчиков

Для запуска решения требуется установленные python не ниже версии 3.7, утилита pip, совместимая с установленной версией python. Работа на других версиях не проверялась и не может быть гарантирована.

Перед началом работы необходимо установить необходимые библиотеки с помощью следующей команды:

pip install -r requirements.txt

Для запуска скрипта динамического программирования достаточно выполнить следующую команду из корневой папки:

python3 dina_prog/draw_boundary.py

Для проверки работоспособности нейронных сетей следует запустить ноутбуки/скрипты Forest_stand.ipynb и PL_stand.ipynb по ссылки из раздела "Демо", так как там содержатся финальные чекпоинты дообучения модели

Требования к react (front) указаны в папке с проектом на react. Требуется для установки nodejs и npm.

Для запуска как сервиса необходимо подготовить структуру папок на сервере, на котором будет расположен фронт, либо статическое хранилище данных. В эти папки нужно будет перекладывать либо вручную, либо автоматизировав с помощью постановщика задач (напримре cron в системах linux, либо любой другой), файлы, которые будут получаться при вызове скриптов динамического программирования и нейронной сети. Данный вариант полностью рабочий. Точная структура папок будет позже, когда будет готов фронт.

Предварительно папки должны быть следующими:

1. x - папкадля файлов подложки (снимков)
2. l - папка масок с ВЛ и ОЗ
3. f - папка масок с ДКР
4. ff - папка с масками ДКР через 5 лет

Запуск front-end описан в папке front-end

1. Каверин Андрей - https://t.me/hivetyrant