"Умное зрение" дронов станет лучше благодаря ученым из России и Армении

МОСКВА, 19 фев - РИА Новости. Оснастить автономным и недорогостоящим "умным зрением" спутники и беспилотники позволит разработка ученых Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева (Самарский университет) и их коллег из Армении. Созданный ими программный комплекс, по словам ученых, серьезно упростит массовое внедрение гиперспектральных технологий. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

Спектрометры – устройства, позволяющие получать данные о составе вещества за счет 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 ученые, 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 ученые, 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 ученых 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. Еще 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 ученые, 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).