Istraživanja bazirana na sistemima za pomoć u vožnji sve više privlače pažnju naših studenata i istraživača, koji u svojim radovima prezentuju rezultate ostvarene u toj oblasti. Student Odseka RT-RK Aleksa Ćorović se u svom diplomskom radu "Usage of YOLO algorithm for traffic participants detection", bavio zanimljivim istraživanjem, čiji je cilj bio da se u realnom vremenu detektuje pet kategorija učesnika u saobraćaju. Rad je napisan pod mentorstvom doc. dr Bogdana Pavkovića i inženjera dr Velibora Ilića.

Prema rečima Velibora Ilića, koji se neuronskim mrežama bavi od kraja 90-tih godina, YOLO algoritam je veoma aktuelan, nastao je pre dve–tri godine, i u stanju je da u realnom vremenu lokalizuje i klasifikuje objekte sa video zapisa.

„Ideja je bila da se taj algoritam iskoristi na video snimcima saobraćajnih situacija snimljenih iz vozila, gde je zadatak softvera da odredi lokaciju i prepozna tip objekta (automobil, pešaka, saobraćajni znak, autobus i semafor)“, kazao je Velibor Ilić i dodao da je Aleksa u svom radu  uspešno realizovao postavljeni zadatak.

YOLO algoritam za detekciju objekata koristi konvolutivnu neuronsku mrežu sa 106 layer-a. Interesantno je da je mreža trenirana na Berkeley Deep Drive dataset-u koji sadrži nešto više od 100 hiljada labeliranih slika.

„Da bi se obučila takva neuronska mreža potrebne su dve-tri sedmice i rad na jakom računaru i dobroj grafičkoj kartici“, kazao je Velibor Ilić dodajući da mreža ima preko 2,5 miliona  parametara.

Autor rada Aleksa Ćorović ističe da ga zanima prepoznavanje objekata i njihovih osobina sa videa. Stoga je projekt na čijoj realizaciji je radio bio odlična prilika da upotrebi i proširi znanje o neuronskim mrežama, koje danas imaju izuzetno široku primenu.

 „Kod neuronskih mreža je najteže pronaći dobar skup podataka kojima može da se obuči neuronska mreža da dobro radi. Zbog toga je dosta vremena provedeno u analizi skupova podataka i njihovoj pripremi za ulaz u neuronsku mrežu“, kazao je Aleksa i istako značaj podrške Velibora Ilića koji se dugo bavi ovom oblašću, kao i ostalih kolaga  sa kojima je sarađivao.

Aleksa kaže da neuronsku mrežu koju su obučili da prepozna pet klasa učesnika u saobraćaju, može obučiti da prepoznaje druge objekte, korišćenjem drugih skupova podataka i malim, jednostavnim modifikacijama slojeva mreže.

Na kraju Aleksa i Velibor dodaju da je iz ovog diplomskog rada proizašao i rad „The Real-Time Detection of Traffic Participants Using YOLO Algorithm“, koji je objavljen na TELFOR konferenciji u Beogradu.

Inače, naš student Aleksa Ćorović je nekoliko godina učestvovao na EUROBOT takmičenju, gde je sa svojom ekipom ostvario zapažene rezultete.

Na poslednjem takmičenju je ekipa M41+, u kojoj su, između ostalih, bili i naši studenti Mihailo Stojanović i Stevan Stević, pobedila na nacionalnom takmičenju u konkurenciji od 18 ekipa, dok su na evropskom prvenstvu ostvarili zapaženo drugo mesto.  

Na evropskom prvenstvu je tema tekmičenja bila izgradnja robot cities. Kako Aleksa objašnajva, ekipe imaju zadatak da naprave autonomnog robota, koji u trajanju meča od 90 sekundi, treba da izvrši što više zadataka.   

„Svaka ekipa ima po dva robota na stolu dimenzije 2x3 metra. Roboti moraju da budu potpuno autonomni, ne smeju da udaraju duge, da prave štetu na terenu, odnosno potrebno je da imaju ideju o svom okruženju i da znaju kako najlakše da ostvare zadatke i naprave što više bodova“, kazao je Aleksa.

On dodaje da je učešće na ovakvim takmičenjima, pogotovu na evropskom prvenstvu, dragoceno iskustvo. S jedne strane su dobar poligon za učenje programiranja, dok s druge strane studenti imaju priliku da vide koliko su druge ekipe kreativne, kakavu tehnologiju koriste, kako su organizovane.