Дрон в небе.

       Источник изображения: ？ Depositphotos / Dusan Petkovic

       Программа, разработанная специалистами ЦНИИ "Циклон", способна сопровождать малоконтрастные и малоразмерные объекты в любом диапазоне спектра

       МОСКВА, 26 октября. /ТАСС/. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) научатся выявлять и запоминать подозрительные объекты при помощи самообучающейся программы, разработанной холдингом "Росэлектроника" госкорпорации "Ростех". Об этом в среду сообщили в пресс-службе Ростеха.

       "Холдинг "Росэлектроника" госкорпорации "Ростех" разработал самообучающуюся программу, которая сможет выявлять подозрительные объекты, запоминать их и впоследствии идентифицировать новые цели, сравнивая их с уже "знакомыми" образами. Алгоритм может применяться в инфракрасных и телевизионных комплексах наблюдения. Также его можно использовать в составе оптических систем дронов для обнаружения мин", - говорится в сообщении.

       Программа, разработанная специалистами ЦНИИ "Циклон" (входит в "Росэлектронику"), способна сопровождать малоконтрастные и малоразмерные объекты в любом диапазоне спектра. Алгоритм устойчив к поворотам и рывкам камеры, изменениям ракурса и масштаба изображения.

       По словам исполнительного директора Ростеха Олега Евтушенко, современные цифровые разработки помогают сделать беспилотники "умнее" и расширить за счет этого сферу их применения. "Программный продукт "Росэлектроники" способен отслеживать подвижные и неподвижные объекты как на меняющемся, так и на статичном фоне. Это позволяет применять его, в частности, в оптической системе БПЛА для поиска мин и неразорвавшихся боеприпасов", - сказал Евтушенко.

       Программа может взаимодействовать с нейросетью, выполняющей первичное обнаружение цели для последующего отслеживания. Также объект для трекинга может задавать оператор, выделив его изображение на экране. При первичном обнаружении подозрительного объекта трекер начинает его отслеживание по видео с дрона. Это дает возможность верифицировать цель с различных ракурсов для окончательного подтверждения нейросетью ее опасности.

       "В настоящее время сферы применения трекинга постоянно расширяются, что приводит к необходимости создания новых методов и алгоритмов. Алгоритм, разработанный в ЦНИИ "Циклон", самообучающийся - он сохраняет в своей памяти образы постоянно меняющегося объекта и при обнаружении новой цели идентифицирует ее, сравнивая изображение с имеющимися у него в базе образами", - рассказал генеральный директор ЦНИИ "Циклон" Петр Ковалев.