Ученые из Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) создали уникальную модель машинного обучения для анализа ландшафта. Система обрабатывает данные с беспилотников в режиме реального времени, распознавая объекты с высокой точностью.
Раньше создание карты местности занимало целые сутки – специалисты вручную обрабатывали каждый участок. Теперь благодаря разработке ГУАП этот процесс сократился до нескольких минут – пока дрон пролетает над территорией.
Беспилотник оснащен лидаром – устройством, которое сканирует поверхность лазерными лучами, создавая детализированное 3D-изображение. Компьютерная модель анализирует данные, фиксируя мельчайшие детали: реки, мосты, лесные массивы. Разработка принадлежит команде из пяти сотрудников лаборатории машинного обучения Инженерной школы ГУАП.
«Раньше для построения 3D-карт использовались математические алгоритмы, но они давали много погрешностей, – пояснил лаборант Родион Машковцев. – Наша модель обеспечивает высокую точность, что критично для анализа».
Одно из ключевых преимуществ системы – возможность решать актуальные задачи сразу. Например, искать потерявшихся в горах, даже если склоны покрыты густым лесом. Лидар «видит» сквозь листву, тогда как обычные камеры бессильны.
«Наземные лидары не позволяли охватить большие территории, – отметил заведующий лабораторией Сергей Ненашев. – Воздушное сканирование дает возможность обрабатывать тысячи квадратных километров».
Данные с дронов мгновенно передаются на сервер, где нейросеть анализирует их в реальном времени. Это открывает перспективы для геодезии, нефтедобычи, городского планирования и других сфер.
«Система точно распознает объекты, экономя человеческие ресурсы, – добавил лаборант Роман Воронов. – Это полезно для кадастровых работ, строительства, мониторинга водоемов и охраны объектов».
Новая технология ГУАП ускоряет анализ ландшафта в сотни раз и может применяться в самых разных отраслях – от сельского хозяйства до логистики.
Источник: sro-ciz.ru
