Ends in 1 month
26 participants

Многоклассовая сегментация морского льда на спутниковых снимках

Зима близко, а значит, скоро в Арктике снова встанет лед (или нет). В любом случае, тема морского арктического льда сейчас как никогда актуальна - как с экологической, так и с бизнес точки зрения.

arcticoil&gassatellitecomputer visionlogisticsneural networksecology

Проект MaritimeAI

Нефтяные платформы, танкерный и ледокольный флот, Северный морской путь, экологи, наблюдающие за глобальным потеплением - все очень хотят понимать, что там будет со льдом, где он будет толстым и непроходимым, где наоборот - тонким и хрупким. Да вот беда, сейчас такой анализ занимает очень много времени и сил - эксперты сидят и вручную рисуют ледовые карты, которые выходят с периодичностью в лучшем случае раз в неделю, когда судно уже уже где-то встряло или платформу начало поджимать глыбами. 
В рамках этого хакатона мы предлагаем вам этот процесс автоматизировать с помощью компьютерного зрения.

Что надо будет сделать (мы дадим инструкцию, не переживайте, коротенькая версия уже здесь):

1) Собрать спутниковые снимки заданного района по открытым источникам, в основном с портала Sentinel
2) Разметить согласно классификации WMO (все в инструкции) - да-да, никто не говорил, что будет легко :)
3) Пошатать сеточки по мультиклассу и представить решение

Важное замечание: в связи со спецификой задачи и дальнейшего использования результатов, вы можете использовать любую метрику для ошибки. На результаты будут смотреть ледовые эксперты глазами, а им нет дела до наших Жаккаров и прочего :) Им надо картинку увидеть и сказать "пойдет - не пойдет". Добро пожаловать в реальный мир. 

ODS slack channel #ml4sg