Решение кейса представляет собой десктопное приложение, позволяющее идентифицировать различных особей гренландского кита.
В основе его работы лежит алгоритм распознавания отличительных признаков особей кита — шрамов и меток на спине, хвосте и морде. Модель обучена распознавать и отличать данные признаки — таким образом разработанное нашей командой приложение идентифицирует китов.
Если не удаётся идентифицировать кита на фотографии как одного из уже известных, приложение определяет его как новую особь.
- Python
- TensorFlow, PyTorch
- PyQt5
(графики тренировки модели)
Необходимо установить pyinstaller, после чего запустить команду
pyinstaller --noconfirm --onedir --windowed --icon "~ /AI_gamers/ico3.ico" --add-data "~ /AI_gamers/ui.py;." --add-data "~ /AI_gamers/ico3.ico;." --add-data "~ /AI_gamers/hXception.h5;." --hidden-import "h5py" --hidden-import "h5py.defs" --hidden-import "h5py.utils" --hidden-import "h5py.h5ac" --hidden-import "h5py._proxy" "~/AI_gamers/Ai Games Bowhead whale.py"
ML engineers
- Эдуард Северьянов
- Христина Першина
- Владимир Губин
- Кристина Иванова
UX/UI designer
Проект выполнен на окружном хакатоне «Цифровой прорыв: Сезон Искусственный интеллект» в Северо-Кавказском федеральном округе (г. Ставрополь) с 11 по 13 ноября 2022 года, вошёл в топ-__ решений кейса «ИИ в поисках гренландского кита» от Минприроды России