Центр компетенций НТИ на базе МФТИ при участии РВК создает автономную систему интеллектуального анализа фото- и видеоинформации 👀 Она найдет применение в беспилотниках и системах анализа дорожной обстановки. Разработчики планируют испытать рабочий прототип во второй половине 2021 года, пока на территории института.
Это не первая в мире система по анализу обстановки с использованием машинного обучения, но разработка исследователей НТИ имеет очень важную особенность. Дело в том, что ее нейронная сеть сможет самостоятельно искать и анализировать необходимые шаблоны для обучения 🧠 Другие технологии требуют ручной разметки обучающих изображений. Благодаря этому проект наших исследователей сможет обрабатывать гораздо большие объемы данных, а это один из ключевых факторов, влияющих на точность распознавания.
Авторы уточнили, что их система может распознавать скоростные объекты на фоне облачного неба или леса. Для машинного интеллекта такие изображения выглядят искаженными и технологии других производителей пасуют перед ними.
При этом, использовать такую систему можно не только в беспилотниках – от небольших дронов, до машин и даже локомотивов 🚄 – но и для обнаружения, например, обломков самолетов в горах или охраны объектов.
"Новые методы детекции и классификации объектов будут реализованы в создаваемом учеными самоходном роботизированном разведывательно-аналитическом комплексе на базе автомобиля с функцией контроля окружающей обстановки при различных условиях окружающей среды. Его особенностью станет способность передвижения без доступа к системам спутниковой навигации", - рассказали в РВК.
Это не первая в мире система по анализу обстановки с использованием машинного обучения, но разработка исследователей НТИ имеет очень важную особенность. Дело в том, что ее нейронная сеть сможет самостоятельно искать и анализировать необходимые шаблоны для обучения 🧠 Другие технологии требуют ручной разметки обучающих изображений. Благодаря этому проект наших исследователей сможет обрабатывать гораздо большие объемы данных, а это один из ключевых факторов, влияющих на точность распознавания.
Авторы уточнили, что их система может распознавать скоростные объекты на фоне облачного неба или леса. Для машинного интеллекта такие изображения выглядят искаженными и технологии других производителей пасуют перед ними.
При этом, использовать такую систему можно не только в беспилотниках – от небольших дронов, до машин и даже локомотивов 🚄 – но и для обнаружения, например, обломков самолетов в горах или охраны объектов.
"Новые методы детекции и классификации объектов будут реализованы в создаваемом учеными самоходном роботизированном разведывательно-аналитическом комплексе на базе автомобиля с функцией контроля окружающей обстановки при различных условиях окружающей среды. Его особенностью станет способность передвижения без доступа к системам спутниковой навигации", - рассказали в РВК.
