В России разрабатывают нейросеть для поиска домашних животных

Проект Pet911 помог вернуть домой уже больше 70 тысяч питомцев. 

Разработчики создали сеть из 250 тысяч волонтеров, а также систему оповещения ветклиник, приютов и уведомлений жителей в районе пропажи.

Алгоритм поиска Pet911 работает на основе распознавания лиц/морд. ИИ распознает морды также, как и лица: создается некая модель, берутся контрольные точки (например, глаза и нос), после этого создается векторная матрица - морда оцифровывается, дальше происходит поиск. По словам основателя проекта Андрея Чернышева, задача с векторными матрицами морд гораздо сложнее, потому что параметры более размытые, меньше точек можно задать изначально.

Поиск основан на работе с изображениями, которые загружают сами пользователи. Создать объявление можно вот здесь. Это простое действие значительно облегчит задачу поисковикам.

В настоящее время при всем удобстве видеокамер, в случае с поиском домашних питомцев они малоэффективны. Во-первых, плохое качество изображения, которое никогда не сравнится даже с простеньким фото. Во-вторых, камеры обычно расположены в местах скопления людей: метро, остановки, площади. В этих местах с большой вероятностью собак и кошек нет, чаще всего они прячутся по подвалам. Поэтому самый надежный путь быстро находить животных - это небезразличие каждого из нас.

Воспользоваться Всероссийской системой поиска пропавших домашних животных можно тут.