Бортовая авиационная система технического зрения на базе интеллектуальной аппаратно-программной системы
Задача распознавания объектов земной поверхности с использованием аппаратно-программных систем на основе одноплатных компьютеров и нейросетей приобретает особую актуальность в контексте развития автономных авиационных систем, таких как малые летательные аппараты. В настоящее время существует потребность в создании компактных, энергоэффективных решений, способных в реальном времени анализировать оптические кадры для идентификации сельскохозяйственных объектов (например, стога сена, деревья, сады) с высокой точностью. Однако применение одноплатных компьютеров на борту летательного аппарата накладывает существенные ограничения, такие как ограниченная вычислительная мощность, требования к энергопотреблению и необходимость оптимизации алгоритмов под ресурсоемкие условия, а также требования к массогабаритным характеристикам.
С ростом объема и детализации изображений земной поверхности, получаемых с бортовых датчиков, возникает возможность повысить качество распознавания объектов за счет современных нейросетей. Однако их прямое внедрение в системы на базе одноплатных компьютеров затруднено из-за высокой сложности архитектур, требующих значительных ресурсов. Традиционные методы обработки данных без использования нейросетей, в свою очередь, не обеспечивают достаточной скорости и адаптивности для работы с разнородными объектами в изменяющихся условиях окружающей среды.Достоинства данного решения:
- Мониторинг земной поверхности в сложных метеоусловиях
- Скорость обнаружения объект интереса
- Распознание и сегментация авторскими методиками.
Наш клиент:
Организация (крупный, малый бизнес, гос. предприятие) из сегмента:
- МЧС РФ и СНГ
- Поисково-спасательные службы (ЛизаАлерт и др.)
- Археологи
- Компании работающие на крайнем севере
- Газодобывающие компании
Достигнутые вехи:
В 2020 г. проект получил поддержку от Фонда содействия инновация по программе УМНИК.
В 2022 г. проект получил поддержку от Фонда содействия инновация по программе Студенческий стартап (Успешно закрыт 1 этап).
В 2021 году проект прошел акселерационную программу Polystart.
В 2022 г. в проекте был разработан бизнес-план на базе Архипелага 2022 г. в г. Севастополь. Бизнес план был доработан в Акселератор-ГУАП 2022.
Проект занимает 17-ое месте во Всероссийском рейтинге ТОП-1000 СТАРТАП университетских стратапов формируется в рамках реализации федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства»
Проект занимает лидирующее место в ТОП-90 проектов среди 2000 поданных проектов в конкурсе "Новатор Москвы" в 2023 году.
Помимо, указанных членов команды над проектом трудятся 8-10 человек. Команда обладает компетенциями в области компьютерного зрения, машинного обучения, искусственного интеллекта, радиолокации, тепловизионных систем.
Проект относится к ключевым сегментам рынка НТИ Аэронет:
- Дистанционное зондирование земли и мониторинг
Дистанционное зондирование Земли, включая картографирование и обследование объектов наземной инфраструктуры (промышленной, транспортной, гражданской и т.п.) посредством БВС. Мониторинг в целях повышения безопасности мест массового скопления людей, дорожной ситуации, строительства сложных сооружений, состояния протяженных и масштабных сооружений во все время их эксплуатации.
- Поиск и спасение:
Выбор сегмента рынка по направлению применения БВС «Поиск и спасание» в качестве приоритетного основан на анализе аварийных случаев на море, авиационных катастроф и происшествий за период с 2007 по 2014 год. В частности, за этот период только на море зарегистрировано 1825 аварийных случаев, проведены 643 спасательные операции, в ходе которых спасено 3525 человек. Применение БАС поможет повысить эффективность эвакуации людей, терпящих бедствие на суше и на море, ускорить доставку им жизненно необходимых медицинских препаратов, повысить координацию действий спасателей и вероятность обнаружения пострадавших в кратчайшие сроки.
Вконтакте