YOLO
YOLO (You Only Look Once) — это семейство нейросетей для детекции объектов, которые за один проход по изображению находят все нужные классы и выдают их положение рамками. Благодаря скорости YOLO стала стандартом для задач на борту дрона, где кадр нужно обработать за миллисекунды.
Для энергетика это значит, что дефект изолятора отмечается в момент съёмки; для строительной компании — что техника и нарушения требований безопасности на площадке фиксируются в полёте, а не при просмотре записи.
Как работает YOLO
Изображение делится на сетку, и сеть для каждой ячейки предсказывает ограничивающие рамки, классы и уверенность одновременно — отсюда название. Современные версии добавляют сегментацию, оценку позы и трекинг. Модель обучают на размеченном датасете, затем экспортируют в ONNX или TensorRT для борта.
- Один проход — все рамки и классы сразу
- Варианты моделей от nano до large под разную мощность платы
- Дообучение на своих классах: дефекты, техника, растительность
- Экспорт под нейроускорители бортовых компьютеров
Почему YOLO выбирают для дронов
Баланс скорости и точности: лёгкая версия даёт десятки кадров в секунду на бортовом компьютере, а дообучение под свой класс занимает часы при готовом датасете. Открытые реализации и большое сообщество упрощают поддержку.
Где применяется
Энергетика — дефекты изоляторов, арматуры, птичьи гнёзда на опорах. Нефтегаз — техника и раскопки в охранной зоне трубопровода. Строительство — учёт техники, каски и жилеты в рамке контроля безопасности. Сельское хозяйство — очаги сорняков. Логистика — паллеты и маркировка на складе.
Ограничения
Мелкие объекты на снимках с высоты даются хуже — помогает повышение разрешения входа ценой скорости. Точность зависит от датасета и условий съёмки; для редких дефектов нужны синтетические данные и дообучение. Ложные срабатывания контролируют порогом уверенности и проверкой специалистом.
AI Captain выполняет инференс моделей детекции и классификации на борту на Orange Pi 5 или NVIDIA Jetson; в расширенном пакете заказчик подключает собственные модели, в том числе дообученные YOLO под дефекты и технику на своих объектах.
Продукты: AI Captain
Частые вопросы
Какую версию YOLO выбрать для дрона?
Лёгкие варианты для навигации и реального времени на слабых платах; средние — для детекции мелких дефектов на NVIDIA Jetson. Решает бенчмарк на целевой плате.
Сколько снимков нужно, чтобы дообучить YOLO на свой дефект?
Часто достаточно нескольких сотен размеченных примеров в разных условиях; редкие дефекты дополняют синтетикой.
YOLO — семейство быстрых нейросетей детекции, находящих классы и их рамки за один проход. Стандарт для анализа на борту дрона: дефекты, техника, растительность — в полёте, после дообучения на своих данных.
Связанные термины: Детекция объектов, Bounding Box (ограничивающая рамка), Датасет, Inference (инференс), ONNX