Сервис анализа рентгеноскопических изображений, полученных с применением снимков инспекционно-досмотровых комплексов, с использованием ИИ

Заказчик
Федеральная таможенная служба (ФТС России)
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
Акционерное общество «АСТ» (АО «АСТ»)
Год завершения проекта
2021
Сроки выполнения проекта
Июнь, 2021 - Ноябрь, 2021
Масштаб проекта
130000 человеко-часов
Цели
Одной из ключевых целей таможенных органов на сегодняшний день является полномасштабная цифровизация деятельности таможенных органов, создание качественно новой, насыщенной искусственным интеллектом, «умной» таможни, незаметной для законопослушного бизнеса и результативной для государства.
На сегодняшний день технические средства таможенного контроля, в особенности инспекционно-досмотровые комплексы (ИДК), являются ключевым инструментом проведения таможенного контроля таможенными органами Российской Федерации.
Внедрение автоматического анализа позволит за счет применения искусственного интеллекта избавиться от рутинной ручной обработки снимков ИДК и обеспечит проведение практически непрерывного таможенного контроля.

Внедрение технологий искусственного интеллекта позволит усовершенствовать процесс анализа снимков, сделав его умным, быстрым и эффективным.

Применение ИДК потокового типа за счет технологий искусственного интеллекта при анализе рентгеноскопических изображений транспортных средств обеспечит проведение таможенного осмотра с момента прибытия до фактического убытия транспортного средства в течение 3-х минут.

Посредством машинного обучения на массиве обезличенных снимков ИДК, нейронных сетей, и других технологий искусственного интеллекта система сможет с 95% вероятностью выявить факт сокрытия товаров от таможенного контроля.

Интеллектуальный анализ снимков ИДК – один из важнейших элементов той самой «умной» таможни, создание которой заложено в Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года.

Уникальность проекта

Проект является уникальным на территории Российской Федерации. В мире отмечается малое количество аналогов.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО
В ходе проекта задействовано исключительно российское программное обеспечение.
В качестве оборудования и вспомогательных систем используются инспекционно-досмотровые комплексы российского и иностранного производства.

Сложность реализации
Сложность проекта обусловлена его уникальностью (решаемая задача, исходные данные).
Описание проекта
Комплекс программных средств «Каскад» в составе информационно-справочной системы контроля таможенной деятельности предназначен для:
  • «интеллектуального» анализа рентгеноскопических изображений, получаемых в процессе проведения таможенного осмотра с использованием ИДК;
  • повышения скорости анализа рентгеноскопических изображений и принятия решений о статусе объектов контроля («Без подозрений» / «Под подозрением») уполномоченными должностными лицами таможенных органов;
  • минимизации допускаемых ошибок, исключения субъективного фактора и коррупционной составляющей при принятии решений о статусе объектов контроля уполномоченными должностными лицами таможенных органов;
  • формирования базиса для системы автоматического анализа рентгеноскопических изображений, применяемой для реализации потокового сканирования объектов контроля с применением ИДК, функционирующих в портальном режиме. Справочно: ИДК потокового типа – модифицированный вид стационарного ИДК, минимизирующий участие человека и ускоряющий проведение таможенного контроля товаров посредством того, что транспортные средства с грузом в ходе осмотра перемещаются непрерывным потоком под сканирующей рамкой.
На текущий момент ФТС России сформирован набор данных (датасет) для обучения сервиса. Проверены алгоритмы нейронных сетей, подтверждена возможность использования программного обеспечения и оборудования российского производства для их работы. Произведена разметка снимков ИДК для различных категорий товаров.
География проекта
Географией проекта является вся территория Российской Федерации.
Дополнительные презентации:
Слайд3.JPG
Слайд2.JPG
Слайд1.JPG
Коментарии: 2
  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 2235
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    24.12.2021 12:34

    Добрый день! тут, наверное, ключевой вопрос - это подбор выборки для обучения нейронной сети. Это была Ваша выборка, или какая-то стандартизованная? на основании чего она формировалась?
    По результатам эксплуатации обучающая выборка обогащается? На сколько это трудозатратно?

    • Денис Терещенко Максим
      Рейтинг: 72
      Федеральная таможенная служба (ФТС России)
      Заместитель руководителя Федеральной таможенной службы
      29.12.2021 12:12

      Здравствуйте! Выборка для обучения сетей формировалась совместно с специалистами в области искусственного интеллекта. Стандартизированных выборок подобных данных нет. Мы определили набор групп и позиций классификатора товаров, а также их объединение в классы. Мы предложили количество изображений, которые надо разметить для использования в обучении. Это количество - компромисс между тем, чтобы всё-таки было на чем учить, и тем, чтобы не собирать набор данных годами.
      Выборка формировалась на массиве реальных архивных изображений с теми группами и позициями, которые мы определили.
      По результатам эксплуатации выборку мы пока обогатили только денными, используемыми для проверки качества работы обученных сетей. В ближайших планах построить процесс постоянного получения новых изображений для включения их в набор для обучения.
      На разметку одного снимка в среднем уходит 5-10 минут времени.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление