Фото из открытых источников
Магистрант Алтайского государственного университета Владислав Цвенгер разработал систему на основе нейросети, способную распознавать беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с помощью обычных камер видеонаблюдения, пишет "Вечерний Барнаул".
Его инновация может стать эффективным инструментом защиты предприятий и городов от потенциальных угроз, связанных с дронами.
Владислав впервые столкнулся с работой нейросетей в процессе подготовки своей бакалаврской работы и решил объединить две актуальные темы — искусственный интеллект и беспилотные технологии.
«БПЛА могут использоваться не только для видеосъёмки и сбора данных, но и для более серьёзных угроз, таких как транспортировка опасных веществ или атаки с воздуха», — отмечает студент.
В отличие от дорогих средств радиоэлектронной борьбы, которые доступны лишь стратегическим объектам, система Владислава использует уже установленные камеры наблюдения, обучая их выявлять и классифицировать различные типы дронов: квадрокоптеры, самолёты и даже птиц.
Для этого студент с нуля создал сверточную нейронную сеть — архитектуру, разработанную французско-американским учёным Яном Лекуном, специализирующуюся на распознавании образов. В ходе тестов система успешно фиксировала летательные аппараты на видеозаписях и отправляла оператору стоп-кадры с отмеченными объектами.
По словам Владислава, система способна не только обнаруживать дроны, но и выполнять дальнейшие действия — от подачи тревожного сигнала до передачи команд средствам ПВО. В перспективе нейросеть может расширить возможности по идентификации новых типов БПЛА.
Научный руководитель проекта, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита, подчеркнул, что разработка студента отличается высокой точностью идентификации, что делает её конкурентоспособной на рынке.
На данный момент система Владислава ещё не внедрена в промышленную эксплуатацию, однако уже получила признание на сибирско-дальневосточном этапе Всероссийского конкурса студенческих работ по информационной безопасности, где заняла первое место.
Сам автор планирует использовать свою разработку в качестве основы для магистерской диссертации и продолжить её совершенствование.
