Friday, 29 03 2024
Friday, 29 03 2024
На территории Республики Армения есть закрытые автодороги
Члены комитета по безопасности и политическим вопросам Совета Европы с рабочим визитом посетят Армению
Под председательством премьер-министра обсужден проект Стратегии развития национального оператора “HayPost”
Бывший мэр Еревана Айк Марутян создаст новую партию
Интеграция с ЕС и другими рынками не противоречит сотрудничеству с ЕАЭС: депутат НС Армении
Комиссии по науке и образованию Парламентов Армении и Грузии подписали совместное коммюнике
Армяно-грузинские отношения находятся на стратегическом уровне: вице-спикер Парламента Армении
В Ереване состоялась конференция демократических сил, посвященная евроинтеграции Армении
Парламентская ассамблея Евронест призвала ЕС увеличить помощь вынужденно перемещенным лицам из Нагорного Карабаха
Парламентская ассамблея Евронест приветствует решение правительства Армении укрепить отношения с ЕС
Генеральный секретарь ОДКБ подчеркнул, что Армения остается союзником организации
Армения направит жителям Газы около 30 тонн гуманитарного груза
В последнее время Армения не участвует в деятельности ОДКБ: Имангали Тасмагамбетов
Правительство продлило до конца года программу содействия переселенцам из Нагорного Карабаха «40 000 драмов+10 000»
12:35
США не согласны с утверждениями Азербайджана, что встреча в Брюсселе может обострить ситуацию в регионе: Мэтью Миллер
Ограничение обслуживания карт системы «Мир» в Армении может негативно повлиять на экономику: мнение экономиста
Генеральный секретарь ОДКБ не исключает возможности расширения организации
Председатель Национального собрания Армении принял парламентскую делегацию Франции
На территории Армении есть закрытые и труднопроходимые автодороги, Ларс открыт для всех видов транспорта
11:00
Россия тщательно проверяет и обсуждает с Баку сообщения в СМИ о поставках оружия Украине: Захарова
Встреча Армения-ЕС-США не направлена ​​и не может быть направлена ​​против какой- либо третьей стороны: МИД Армении
10:22
Россия не использует термин “Зангезурский коридор”: Захарова
Центр грузиноведения — отличная отправная точка: министр Андреасян приняла представителей парламента Грузии
Инвестиции Эмиратов становятся все более заметными в экономике Армении: вице- спикер Парламента Армении
Благотворительный ужин «Поддержка успешных женщин-предпринимателей начинающим женщинам-предпринимателям»
Французский университет в Армении и SPRING PR подписали меморандум в рамках DDF24
“Крылья Татева” открывают новый туристический сезон
Никол Пашинян и Анн-Лоранс Петель обсудили процессы, происходящие на Южном Кавказе
В водном секторе Армении довольно тяжелая ситуация: министр территориального управления и инфраструктур РА
В Ереване состоится розыгрыш Кубка мира по самбо

Ученые России и Армении оснастят системы космического «зрения» автономным интеллектом

Ученые Самарского национального исследовательского университета им. С.П Королёва и Российско-Армянского университета (г. Ереван) совместно разработают универсальный программный комплекс, который сможет автономно в полевых условиях анализировать получаемые в ходе мониторинга гиперспектральные изображения, не прибегая к помощи человека и не задействуя для анализа наземные компьютерные службы, нейросети и базы данных.

Как сообщает  сайт Самарского национального исследовательского университета им. С.П Королёва, разработка, основанная на инновационном алгоритмическом подходе, должна в перспективе упростить массовое внедрение гиперспектральных технологий в самых различных сферах. Проект получил грантовую поддержку Российского фонда фундаментальных исследований и комитета по науке министерства образования, науки, культуры и спорта Республики Армения.

«По итогам исследований в 2022 году планируется создать прототип универсальной компьютерной системы, динамически подстраивающейся под каждую задачу анализа изображений путем автоматического формирования и отбора специальных информативных признаков на основе разрабатываемых алгоритмов.

Подобная компьютерная система существенно повысит эффективность решения многих прикладных задач анализа цифровых изображений, в том числе в области геоинформатики, «умного» земледелия, дистанционного зондирования Земли и медицинской диагностики«, — рассказал руководитель проекта, заведующий кафедрой технической кибернетики Самарского университета, профессор Александр Куприянов.

Гиперспектральные технологии, первоначально разработанные для использования в космосе, постепенно находят все большее применение на Земле. Например, для создания приборов ранней диагностики опасных заболеваний, которые на начальных стадиях могут протекать без очевидных симптомов. В системах интеллектуального земледелия гиперспектрометры могут точно и оперативно оценивать состояние посевов, увлажненность почвы, ее насыщенность минеральными удобрениями, наличие сорняков, больных растений и т.п. По гиперспектральному снимку из космоса или с беспилотника можно распознать очаги поражения лесов какими-либо насекомыми-вредителями, «увидеть», какие именно вредные вещества загрязнили тот или иной водоем.

Одним из ключевых препятствий на пути массового применения гиперспектральных технологий остается сложность получения и формирования достаточного массива эталонных спектральных образов — т.н. “гиперкубов” с которыми можно было бы сравнивать полученные результаты. Большинство признаков, необходимых для расшифровки гиперспектральных изображений, получают опытным путем. Для анализа новых снимков чаще всего используют классификацию: нейронные сети, которые сравнивают их с образами ранее идентифицированных объектов.

Фундаментальная проблема заключается в том, что универсальный признак придумать нельзя — для каждого типа изображения он всегда будет уникальным, — подчеркнул Александр Куприянов. — Если мы хотим найти на картинке реку, то интуитивно мы понимаем, что надо посмотреть максимальное значение в синем диапазоне, а если мы хотим найти почву — в красном. Но если нам нужно отличить соленое озеро от пресного, или выделить определенную растительность — хвойный лес, например? 

Тогда признак становится более сложным и нам нужно искать диапазон — какой именно оттенок зеленого нас интересует. А поскольку мы решаем задачу «отличения», например в случае растительности, от всего остального, то нам нужно анализировать не только зеленый, но и красный световые диапазоны. Условно говоря, в зеленом должно быть много яркости, а в красном — мало”.

Подход, предложенный международной группой ученых, позволяет рассчитывать информативные признаки идентификации объектов автономно — без использования сложных классификаторов и нейронных сетей. В его основе методика, которая позволяет, управляя одним параметром, подобрать оптимальный фильтр для обработки всего изображения. Сейчас ученые разрабатывают самообучаемый алгоритм, который сможет самостоятельно рассчитывать подобные информативные признаки, необходимые для распознавания объектов гиперспектральных изображений.

На данном этапе наше исследование носит сугубо фундаментальный характер, но его прикладное значение очевидно. Наш подход позволяет получить алгоритм, способный самостоятельно рассчитывать информативные признаки искомых объектов на гиперспектральных изображениях без готовых индексов или конкретного образца под рукой”, — оценивает перспективы этой работы Александр Куприянов.

Такое решение открывает возможность создания мобильных гиперспектрометров, адаптированных для размещения на легких беспилотниках. Записывать и хранить большой объём гиперспектральных данных на таких аппаратах экономически невыгодно. Еще сложнее в полевых условиях оперативно передать собранные сведения на сервер для обработки нейросетью — это потребует значительных временных и технических ресурсов. Использование же алгоритмов позволит им с помощью чипов бортовых систем БПЛА рассчитывать информативные признаки искомых объектов сразу — буквально на лету.

Հեղինակներ
ԳՈՀԱՐ ՀԱՅՐԱՊԵՏՅԱՆ
ԳՈՀԱՐ ՀԱՅՐԱՊԵՏՅԱՆ
Արթուր Աղաբեկյան
Արթուր Աղաբեկյան
ՎՈԼՈԴՅԱ ՄՈՒՇԵՂՅԱՆ
ՎՈԼՈԴՅԱ ՄՈՒՇԵՂՅԱՆ
Դավիթ Գրիգորյան
Դավիթ Գրիգորյան
Категории
Ուղիղ
Новости
Поиск