Нейросеть научили мониторить чистоту воздуха И содержание пыли

Как сообщает пресс-служба Пермского Политеха, для классификации и вычисления размеров пылевых частиц нейросеть была обучена на наборе микрофотографий. Промышленные предприятия редко указывают на наличие мелкодисперсных пылей в составе отходящих пылегазовых смесей, из-за чего источники ненормативного содержания РМ2.5 и РМ10 в воздухе невозможно идентифицировать.

Сложность управления выбросами пыли состоит в том, что пыль — общераспространенное загрязняющее вещество, и выделить или доказать вклад конкретного субъекта в уровень пылевого загрязнения очень сложно. Для повышения оперативности мониторинга предложена двухэтапная схема распознавания отобранных из атмосферного воздуха частиц по принципу «от грубого к точному».

Первый этап включает определение общей концентрации частиц РМ, чтобы найти лучшую локацию для проведения точных измерений. На втором этапе применяется принцип «компьютерного зрения», автоматизирующий рутинные операции распознавания образов объектов для расчета процентного содержания веществ в пробе. Аппаратное и программное обеспечение протестировано в реальных условиях загрязнения атмосферного воздуха в зоне влияния горнодобывающего предприятия.

Здесь мы рассказываем о применении нейросетей госструктурами: