«Умное зрение» дронов станет лучше благодаря учёным из России и Армении

Оснастить автономным и недорогостоящим «умным зрением» спутники и беспилотники позволит разработка учёных Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева (Самарский университет) и их коллег из Армении. Созданный ими программный комплекс, по словам учёных, серьёзно упростит массовое внедрение гиперспектральных технологий. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

Спектрометры – устройства, позволяющие получать данные о составе вещества за счёт разделения электромагнитных волн на множество отдельных каналов. Если в обычном фотоаппарате таких каналов всего три, то современные приборы, гиперспектрометры, способны давать информацию со 100 и более спектральных каналов. Цифровые гиперспектральные снимки, как сообщили учёные, называют «гиперкубами».

Для распознавания образов, записанных в гиперкубах, сегодня используют нейронные сети, которые сравнивают изображения с данными из массива образцов. Хранение и обработка таких эталонных массивов требует больших ресурсов, при этом, как объяснили учёные, для анализа гиперкубов с разными типами объектов всякий раз приходится подбирать ключевой признак путем перебора.

Преодолеть эти трудности и резко повысить скорость работы «умного зрения» поможет новый алгоритм, созданный командой учёных Самарского университета совместно с армянскими коллегами. По их словам, алгоритм позволяет заменить массив гиперспектральных образцов на заранее выверенный набор признаков, соответствующий текущей задаче дрона или спутника.

«Наш подход позволяет, управляя одним параметром, подобрать оптимальный фильтр для обработки всего изображения. На этой основе мы разрабатываем самообучаемый алгоритм, способный определять информативные признаки искомых объектов в гиперкубах без набора образцов под рукой. Наше решение позволит создавать мобильные гиперспектрометры, которые будут распознавать нужные объекты буквально на лету», — рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой технической кибернетики Самарского университета, профессор Александр Куприянов.

Сегодня использование гиперспектрального «зрения» на наноспутниках и легких беспилотниках экономически невыгодно, так как требует хранения большого объема собираемых данных. Ещё сложнее в полевых условиях передать эти данные на сервер для обработки нейросетью – это требует значительного времени и широкого канала связи. С внедрением нового алгоритма, уверены учёные, гиперспектральное «зрение» сможет работать в автономном режиме.

«Мы планируем в 2022 году выпустить прототип универсальной компьютерной системы, подстраивающейся под любые задачи анализа изображений путем автоматического отбора специальных информативных признаков. Подобная система существенно повысит эффективность решения многих прикладных задач в анализе цифровых изображений, в том числе в области геоинформатики, «умного» земледелия, дистанционного зондирования Земли и даже медицинской диагностики», — сообщил Куприянов.

Проект получил грантовую поддержку Российского фонда фундаментальных исследований и Комитета по науке Министерства образования, науки, культуры и спорта Республики Армения (20-51-05008). Исследования проводились совместно со специалистами Российско-Армянского университета (г. Ереван).

Источник: РИА Новости
Фото: Анар Мовсунов / Самарский университет

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Помог ли вам материал?
0    0