14 января 2020

Куратор модельно-ориентированного проектирования от ЦИТМ Экспонента подключился к проекту заказчика на этапе модернизации существующего изделия. Заказчик искал возможность программно повысить точность распознавания госномеров и перенести больше функций по определению госномера непосредственно на камеру, снизив тем самым ошибки и требования к каналам передачи данных и зависимость от серверных мощностей, используемых ранее для части алгоритма распознавания. Это позволило бы провести относительно дешевый апгрейд существующих изделий уже работающих на автомагистралях, повысив их производительность и точность. Была известна архитектура устройства и его ЭКБ, существовали некоторые базы размеченных и неразмеченных изображений. Ключевой нейросетевой алгоритм заказчика, разработанный на языке C, выдавал недостаточную точность, был крайне сложен в модификации и поддержке. Команда разработчиков алгоритма уже не была связана с командой, выполняющей модернизацию изделия.

Ключевые результаты:

  1. Вместо переноса существующей сети, написанной на си, был проведен быстрый реинжиниринг алгоритма с помощью построения нейросети в матлаб и ее обучения на существующих данных. Это сэкономило время проекта оценочно в 100 раз, т.к. нейросеть на си создавалась заказчиком в течение 2-х лет и на нее было потрачено так много усилий, что инженеры заказчика не верили в возможность быстрого реинжиниринга этого алгоритма. Реинжиниринг же сети занял считанные дни. Это характерно для проектов, в которых большое количество ресурсов тратится на разработку - конечные инженеры часто встают в защитную позицию по отношению к затраченным ранее усилиям, что иногда снижает скорость развития предприятия.
  2. Реинжиниринг нейросетевого алгоритма средствами матлаб открыл упрощенный способ тестирования и отладки качества алгоритма. Был создан фреймворк тестирования и отладки алгоритма по живым данным, с автоматизацией подсчета точности и с возможностью отладки как эталонного алгоритма в моделях, так и портированного алгоритма в железе (Processor-in-the-Loop). Сама автоматизация тестирования алгоритма с помощью симулинк снизила временные затраты на верификацию оценочно на порядок.
  3. В рекордные сроки (2 дня) удалось создать и обучить алгоритм более высокой точности 98%, что на 3% пункта выше по сравнению с алгоритмом разработанным заказчиком ранее в течение 2х лет.
  4. Часть алгоритма в камере работала на ПЛИС, а часть на GPU. С помощью системной модели всех алгоритмов появилась возможность принять верные технические решения по поводу того какая часть алгоритма на какой из ЭКБ должна работать. Поскольку при Модельно-Ориентированном проектировании разработчик не сильно ограничен в вопросе переноса алгоритма между ЭКБ с помощью автоматических генераторов кода, появилась возможность алгоритмической оптимизации проекта на системном уровне.
  5. Старая ЭКБ как ПЛИС, так и GPU была одним из препятствий проекта, поскольку генераторы кода не поддерживали “из коробки” данную ЭКБ. Эту проблему удалось разрешить благодаря глубокой компетенции куратора МОП от ЦИТМ Экспонента по глубокой настройке генераторов кода. В проекте удалось настроить сквозную верификацию как на моделях, так и на аппаратуре (FIL - FPGA-in-the-Loop, PIL-Processor-In-the-Loop)
  6. Проект длился с перерывами несколько месяцев. Всего на проект было затрачено 10 рабочих дней куратора МОП от Экспоненты и порядка 20 рабочих дней специалиста Заказчика. За это время специалисту заказчика были переданы процессные компетенции по МОП, а также настроены необходимые фреймворки для самостоятельного масштабирования полученного опыта силами заказчика на подобных проектах.

Скачать статью полностью можно по ссылке ниже.

Новость
Сборник материалов VI всероссийской научно-практической конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
03.04.2020
Новость
Внимание! Изменение формата конференции “Технологии разработки и отладки сложных технических систем” на online
18.03.2020
Видео
Компьютерное зрение
24.11.2019
Новость
Доступны для скачивания материалы первого и второго дней VI всероссийской конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
03.06.2019
Новость
Материалы первого дня VI всероссийской конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем" доступны к скачиванию
31.05.2019
Новость
Материалы второго дня VI всероссийской конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем" доступны к скачиванию
31.05.2019
Новость
27-28 марта 2019 года прошла VI научно-практическая конференция «Технологии разработки и отладки сложных технических систем»
05.04.2019
Новость
Второй день VI всероссийской конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
28.03.2019
Новость
Первый день VI всероссийской конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
27.03.2019
Новость
Сборник материалов V всероссийской научно-практической конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
22.01.2019
Новость
27-28 марта 2018 года IV научно-практическая конференция «Технологии разработки и отладки сложных технических систем»
30.03.2018
История успеха
Применение MATLAB для эффективного распознания цифрового кода продукции Tetra Pak
05.07.2021