Разметка руды для тяжелой промышленности

Главная страница Case Studies Разметка руды для тяжелой промышленности

Разметка руды для тяжелой промышленности

С помощью команды Data Light клиент смог эффективно обучить модель для определения грансостава руды в реальном времени, что значительно ускорило работу на конвейере.

Индустрия:

Горнодобывающая промышленность
Длительность проекта:

1,5 недели
Объем данных:

300 изображений руды

Задача:

Клиенту требовалась помощь в создании размеченных данных для обучения модели, которая будет определять грансостав и негабариты руды на конвейере. Ранее клиент сотрудничал с другими подрядчиками, но сталкивался с проблемами валидации. Ее выполняли недостаточно качественно, а дополнительная проверка требовала ресурсов и необходимости содержать собственную команду разметчиков. Поэтому заказчик решил обратиться к нам.

Сама съемка велась в командировке, после этого изображения отправлялись на разметку и валидацию. Требовалось аннотировать все данные в кратчайшее время: всего за полторы недели.
Решение:

Разметка с оптимизацией процесса:

Для выполнения задачи в короткие сроки была собрана команда из 13 асессоров. В начале работы мы столкнулись с проблемой: из-за большого количества полигонов стандартное ПО работало медленно. Чтобы обойти это ограничение, мы приняли решение разделять каждое изображение на 4 части и размечать их по отдельности. После этого разметку объединяли и проводили финальную проверку.

Многоэтапная верификация:

Валидация данных проводилась сразу на нескольких уровнях, это позволило сократить время и ресурсы клиента.
Результаты:
1. Сжатые сроки выполнения:
  
  Весь цикл разметки был завершен за полторы недели.
2. Снижение затрат:
  
  Клиент смог отказаться от управления процессом разметки и валидации, сэкономив ресурсы.
3. Высокое качество:
  
  Пилотный проект подтвердил высокое качество предоставленных данных.
“Сотрудничество с командой позволило нам полностью передать управление разметкой, что значительно сэкономило наши ресурсы. Будем рады и дальше работать с вами в будущем.”
Алексей, Head of Development

Другие кейсы

Семантическая сегментация для разметки стен интерьеров

Мы помогли создать систему для автоматической разметки интерьеров, разметив 12 000 изображений с использованием методов семантической сегментации. Наш подход позволил повысить точность алгоритмов распознавания и ускорить процесс аннотации, это привело к улучшению классификации поверхностей и элементов стен.

Подробнее

Сбор данных для улучшения системы распознавания лиц и голоса

Мы помогли клиенту повысить точность биометрической системы распознавания лиц и голоса, собрав уникальный датасет из более чем 400’000 единиц данных. Этот подход улучшил производительность системы на 21%.

Подробнее

Все кейсы