Платформа F5 Platform используется для анализа снимков лесных массивов

В рамках проектов карбоновых полигонов ГК Ctrl2Go, компания Factory5 реализовала в своей платформе анализа больших данных F5 Platform возможность обработки изображений. Теперь помощью платформы можно автоматизировать анализ лесных массивов на снимках дистанционного зондирования земли, автоматически классифицировать участки леса по породам деревьев, формировать отчеты на основании результатов анализа. Это значительно снижает трудозатраты на обработку изображений — одной из важных задач в таких проектах.

При анализе изображений, как и в любой задаче анализа больших данных, важно обеспечить эффективный процессинг: создать последовательность из этапов по сбору, подготовке, анализу, хранению и визуализации результатов. Если данных много, и поступают они регулярно, то их обработка должна обеспечиваться соответствующими инструментами.

Платформа F5 Platform — это готовый набор сервисов для разработки бизнес-приложений по анализу больших данных. Теперь она справляется и с задачей анализа изображений. С помощью сервиса коннекторов разработчики Factory5 создали интерфейс для загрузки исходных данных, математический сервис используется для запуска модели машинного обучения, пайплайн менеджер управляет потоками данных и процессом обработки. Также data science специалисты на основе исходного набора данных разработали и обучили модель, которая классифицирует снимки лесных массивов по породам деревьев.

В результате пользователь готового решения может реестр загруженных изображений и статус их обработки, а также результат анализа — снимок с размеченными участками по породам деревьев и статистику по породам.

Новый функционал может использоваться не только для анализа снимков леса, но и для автоматизированного анализа любых изображений при наличии обученной модели, например:

• поиск незаконных объектов на спутниковых снимках: дома, дороги и другое;
• поиск повреждений объектов;
• прогноз урожайности и рекомендации по посадке сельскохозяйственных культур по анализу снимков земли;
• визуальное обнаружение брака и дефектов продукции.

Это позволяет выполнять анализ изображений без участия человека, сокращать время обработки и автоматически формировать отчеты на основании результатов анализа.