Цель проекта

Разработка программно-аппаратного продукта, представляющего собой комплекс модулей установленных на борту беспилотного летательного аппарата выполняющих сканирование и анализ местности на предмет наличия на ней человека или мест его пребывания в различных погодных условиях.

Основная проблема

По данным МВД, каждый год в России пропадает более 100 000 человек. ПСО «ЛизаАлерт» получает более 30 заявок на поиск пропавших ежедневно. Зачастую поиск ведется в труднопроходимых местах, где перемещение наземного транспорта затруднено. Именно поэтому, в последнее время, существенно вырос спрос на применение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), оснащенных системой технического зрения, для мониторинга и поиска пропавших без вести и других объектов интереса, в том числе при возникновении чрезвычайных ситуаций.

Решение проблемы

Использование разрабатываемого поискового комплекта позволит затронуть трудно проходимые области (болота, лесные завалы и т.д), а также вести поиск ночью и в условиях малой туманности.

Отказ от ручного анализа аэрофотоснимков актуален, когда требуется произвести анализ большого количества снимков с множества участков земной поверхности за ограниченное время. В настоящее время перспективным способом обработки фотографий является вариант использования нейросетевых технологий. Решение задачи лежит в области машинного обучения применительно к сегментации изображений.

В рамках поставленной задачи - поиск человека, предполагается реализация метода бинарной сегментации. Это процесс обработки изображения, при котором на вход нейронной сети подаются цветные изображения, на которых требуется выделить области пикселей, относящихся к одному классу - человек. Впоследствии производится сортировка обработанных изображений по принципу обнаружил или не обнаружил.

На страницу проекта