Как data science экономит сотни часов рабочего времени

Компания владеет видеоплатформой, где собраны развлекательные ролики со множества других сайтов. Когда посетитель выбирает видео для просмотра, агрегатор перенаправляет его на сайт владельца контента. Платформа получает вознаграждение, когда пользователи смотрят рекламу на сайтах-источниках.

На платформе размещено более 13 миллионов видео. От владельцев контента компания получает изображения для превью, у каждого ролика их от 1 до 10 штук — всего более 50 миллионов изображений.

Некоторые превью были плохого качества: никакой проверки перед загрузкой платформа не производила. Пользователи не кликали на видео с размытым превью, не смотрели рекламу, а компания теряла прибыль.

Заказчик решил удалить все некачественные изображения, но делать это вручную в таком количестве трудозатратно. Если просматривать каждое изображение хотя бы секунду, потребовалось бы около 14 тысяч часов. Заказчик обратился в OrbitSoft, чтобы автоматизировать процесс.

Внедрение data science, решения для big data, обучение AI

• оптимизация работы с большими базами данных, рекламными платформами,
• разработка информационных систем с использованием искусственного интеллекта, блокчейн-сервисов, систем и приложений,
• внедрение смарт-контрактов, систем безопасного обмена данными,
• технические консультации и сопровождение команды разработчиков на аутсорсе для ваших нужд.

Получить бесплатную консультацию

Качественные изображения четкие, некачественные — размытые. Перед нами стояла задача научить алгоритм математически определять степень размытости изображения. Мы начали с изучения профильной литературы по этому вопросу.

Например, в статье Analysis of focus measure operators in shape рассмотрено почти 36 методов вычисления показателя размытости. Мы отметили для себя варианты, которые проще в реализации. Хорошее решение описано в работе Diatom autofocusing in brightfield microscopy: A comparative study. В этом варианте берется один канал изображения и вычисляется абсолютное значение оператора Лапласа. Взяв за основу этот метод, мы написали модуль на Python, который определяет степень размытия изображения.

Каждая картинка состоит из пикселей. Если изображение размытое, на границе объектов получается плавный градиент — цвет соседних пикселей меняется постепенно. Если изображение четкое, то и границы между объектами четкие, а значение цветности соседних пикселей на границе объектов изменяется резко.

Чтобы определить размытость картинки, модуль на Python рассчитывает величину градиента цвета с помощью оператора Лапласа:

1. берет один цветовой канал изображения и сворачивает его с помощью следующего ядра:

2. рассчитывает дисперсию результата — стандартное отклонение в квадрате;

3. получается коэффициент, по которому можно судить о степени размытия: чем четче изображение, тем больше коэффициент.

Все превью на платформе цветные, а у каждого цвета свой градиент. Когда цветов много, сопоставление занимает много времени. Поэтому мы решили переводить изображения в черно-белый монохром. Так алгоритму придется рассчитывать только градации серого. Качество оценки изображения это не снижает, зато сокращает время обучения математической модели.

Чтобы переводить цветные изображения в черно-белые, нужно было подключить библиотеку, которая умеет работать с цветом. Мы протестировали несколько Python-библиотек и остановились на OpenCV.

OpenCV — это библиотека компьютерного зрения, с помощью которой можно обрабатывать, анализировать и классифицировать изображения. Она поддерживает все популярные форматы файлов и хорошо работает с разрешением изображений — то, что было нужно для нашей задачи.

Результат работы алгоритма — коэффициент, который принимает значения от 0 до 2000. Чем его значение выше, тем изображение качественнее.

Важным моментом было определить пороговое значение этого коэффициента: какие изображения считать достаточно четкими, а какие — уже размытыми. Мы согласовали с заказчиком, что качественными будем считать превью с коэффициентом больше 100.

Методы data science позволили нам автоматизировать оценку качества изображений. Вручную на это понадобилось бы более 14 тысяч рабочих часов. У нас ушло меньше 40: от постановки задачи до результата.

Модуль на Python проанализировал 50 миллионов изображений и распределил их по двум группам:

1. 4,7 миллиона изображений размытые: коэффициент от 0 до 100;
2. остальные — достаточно четкие, из них 4,5 миллиона очень хорошего качества: коэффициент больше 1000.

Со временем заказчик убрал с сайта все изображения в плохом качестве. Количество просмотров на платформе возросло.

Готовые продукты и индивидуальная разработка

Системы и платформы:

• POS + система учета складских остатков
• Решения для обработки биг‑даты
• Инструменты для управления рекламой и закупки трафика

Программные продукты:

• Мобильные приложения
• Интернет-магазины
• Видеоплатформы
• Онлайн-сервисы

Развитие и поддержка:

• Системное администрирование
• Разработка высоконагруженных систем на заказ

Консалтинг:

• Аудит работающих программных решений
• Консультации: подберем лучшее техническое решение под задачи и расскажем, как его внедрить

Обсудить или заказать разработку