Data flow Diagram
- Данные проходят через дообученную модель YOLOv8n, эта архитектура была выбрана из-за быстроты действия, так как мы будем работать с прямыми трасляциями с камер виденаблюдения.
- После детекции изображение попадает в папку и проходит через алгоритм SIFT, decoder и keypoints попадают в соответствующие папки, откуда потом при последующем срабатывании все последующие изображения сравниваютсяя по декодеру и ключевым точкам. Так мы избегаем повторного ложного срабатывания
- Далее для коррекции все найденные объекты отправляются на модерацию пользователю, он проверяет на действительность и правильность найденного объекта, в случае неправильности сохраняем в датасет с неправильными детекциями
- Во избежание лишней нагрузки на оборудование включаем ночью скрипт на дообучение, который был спроектирован с помощью Apache Airflow.