Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета им. Королева в течение полутора лет разработают первую общедоступную платформу для сбора и обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), получаемых со спутников и беспилотных летательных аппаратов и используемых в сферах умного агропрома и экологического мониторинга. Автоматическая обработка этих данных с помощью нейросетей и специальных алгоритмов позволит улучшать качество гиперспектральных изображений, "очищая" их от искажений. Проект будет реализован на средства гранта Фонда содействия инновациям в размере 10 млн рублей.
Данные гиперспектрального дистанционного зондирования Земли из космоса и с беспилотных летательных аппаратов применяются для решения различных задач в сельском и лесном хозяйстве, геологии, экологии и даже в правоохранительной сфере - например, для поиска наркосодержащих растений. Основное отличие гиперспектральных изображений от обычных - наличие десятков или даже сотен спектральных каналов, что позволяет обнаружить невидимые обычными камерами различия в наблюдаемых объектах. Так, гиперспектральные снимки зеленых насаждений и сельскохозяйственных культур позволяют определить вид растений и их состояние, наличие необходимых минеральных веществ и степень увлажнения почвы, а также выявлять те участки сельхозугодий, где требуется провести обработку для точечного уничтожения появившихся сорняков или насекомых-вредителей.
Современные программные комплексы для обработки гиперспектральных данных ДЗЗ в основном разработаны компаниями США. В целях достижения технологического суверенитета в России необходимо создать собственную отечественную платформу для анализа подобных данных.
"В рамках проекта мы разработаем открытую отечественную программную платформу, использующую сквозную технологию сбора и анализа гиперспектральных данных на основе глубокого обучения. Платформа будет общедоступна для использования и расширения ее возможностей для решения нестандартных задач. Она будет написана на языке Python и размещена на известном веб-сервисе GitHub, что сделает ее использование и расширение доступным для максимального числа потенциальных пользователей. Предварительная обработка изображений на этой платформе будет включать в себя в том числе возможность компенсации артефактов съемки и комплексного объединения с данными из других источников", - рассказал директор Института искусственного интеллекта профессор Артем Никоноров.
Как отметил директор института, во время продолжительной гиперспектральной съемки (как и любой другой) может наблюдаться неоднородность освещения, связанная с изменением погодных условий, возникать различные цифровые шумы и геометрические искажения. Данные проблемы можно компенсировать в рамках платформы при помощи специальных алгоритмов, разработанных ранее учеными Самарского университета. Платформа позволит принимать данные с самых различных гиперспектрометров как российского, так и зарубежного производства.
Платформа также сможет помочь с анализом гиперспектральных данных не только в сфере ДЗЗ, но и в медицине (определение онкозаболеваний, патологий сердца и кровообращения, заболеваний сетчатки), в промышленности (определение качества сырья и готовой продукции, определение пород и их химического состава) и в других отраслях. По словам разработчиков, коммерциализация проекта возможна в перспективе за счет заказной кастомизации платформы под потребности конечного потребителя.
"Актуальность и востребованность предлагаемой разработки подтверждается большим количеством писем поддержки проекта от коммерческих компаний, университетов, научно-образовательного центра мирового уровня "Инженерия будущего" и органов госуправления", - отметил Артем Никоноров.
У ученых, участвующих в этом проекте, уже есть опыт создания и развития подобных масштабных решений с открытым кодом. Ранее ими была разработана и опубликована на GitHub открытая платформа OpenNFT, предназначенная для реализации проектов в области нейробиологической обратной связи на основе данных функциональной МРТ. Программная платформа OpenNFT позволяет в буквальном смысле увидеть и проанализировать активность мозга в режиме реального времени и успешно применяется сейчас в ряде известных университетов и научно-исследовательских центров мира, в том числе в Федеральной политехнической школе Лозанны (Швейцария), Йельском и Колумбийском университетах (США), Университете Суррея (Великобритания), Новосибирском государственном университете и других ведущих научных центрах.
Последние комментарии
Для выполнения авиасельхозработ необходим поршневой двигатель как наиболее приёмистый по сравнению с газотурбинным. Если конструкторы с "Прогресса" посмотрят самолёт Копейкина , который заменил двигатель М601 на поршневой отечественный двигатель М-14 на крыле от Л-410, то вариант "Рысачка" с М-14 будет отвечать политике импортозамещения.
Врать не хорошо. Никто никого не заставлял. И ничем не угрожали. Подписи ставят по собственному желанию.
я работаю на прогрессе и знаю какой там беспредел. вот только сегодня 20.02.18 г. приходили во все цеха и заставляли подписать бумагу в поддержку Кирилина. кто отказывался грозили сокращением или лишением премии. В заводе одни коррупционеры начиная с мастера и выше. как захотят так и зарплату закроют. блатным много не блатным кукиш!!!! а вы говорите что деньги начальство тырит. ВАГОНАМИ!!!!! Кидайте тапками. я сказал не всю правду.
Ему ж скоро 70. А по фотке не скажешь....
"В отчете говорится, что взрыв произошел в турбонасосе для жидкого водорода E15, вследствие чего был поврежден ракетный двигатель." Эту фразу перепечатали все агентства. Вопрос знатокам: откуда в кислород-керосиновом двигателе "турбонасос для жидкого водорода Е15"? Или это скрытая от общественности доработка Aerojet Rocketdyne?