Search and positioning

📋 Описание проекта

Ежегодно теряются десятки тысяч человек, особенно в труднодоступной местности. Ключевая задача — ускорить и автоматизировать процесс обнаружения людей с помощью беспилотных воздушных систем (БВС) и технологий искусственного интеллекта.

Решение должно быть устойчивым к потере сигнала и пригодным для применения в реальных полевых условиях.

Ключевые возможности:

• 👥 Обнаружение людей на кадрах с дронов в режиме реального времени с применением нейросетей
• 📝 Определение координат обнаруженного человека без использования GPS и радиосвязи, на основе анализа серии снимков и построения траектории полета

🚀 Технологии

• YOLO 12 nano
• python
• pytorch
• ultralytics yolo
• opencv
• numpy
• xml (ElementTree)
• json

🏗️ Как запустить проект

⚙️ Настройка переменных окружения

Перед запуском проекта необходимо создать виртуальное окружение:

git clone https://github.com/shadxwkxw/search-object.git

cd search-object

python -m venv venv

Для Windows bash: source venv/Scripts/activate
Для Linux: source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

python main.py

python traectory.py

Добавьте видео в папку video

Для создания новой модели поменяйте в файле config.yaml пути к Вашему датасету (path), тренировочной выборки (train) и валидационной выборки (val)

Или же если Вы хотите внедрить уже готовую модель, то добавьте ее в папку runs.

Обучение модели

yolo train model=yolo12n.pt data=config.yaml epochs=15 imgsz=1280 batch=16 device=0