Онлайн
Армянские ученые совместно с российскими коллегами разработали «умное зрение» для спутников и беспилотников. Отмечается, что оснастить автономным и недорогостоящим «умным зрением» спутники и беспилотники позволит разработка ученых Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева (Самарский университет) и ученых из Армении.
Созданный ими программный комплекс, по словам ученых, серьезно упростит массовое внедрение гиперспектральных технологий, пишет РИА Новости.
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.
«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 Еревана.
