Алгоритмы машинного зрения позволяют в реальном времени обрабатывать изображения, получаемые с видеорегистраторов БПЛА, и контролировать применение средств поражения для эффективного решения поставленных задач. Проект направлен на решение одной из ключевых проблем - снижение чувствительности к средствам радиоэлектронной борьбы, потери связи и управления из-за расстояния, сложного рельефа местности.
Задачи проекта включают:
1) обзор и анализ современных методов обнаружения и распознавания объектов с использованием нейронных сетей
2) разработка и реализация алгоритмов обнаружения и классификации бронированной техники на изображениях с камер БПЛА
3) модификация конструкции штатного заряда для БПЛА для эффективного обнаружения и поражения бронированной техники
В результате пилотирования системы ожидается обучить и протестировать нейросеть, которая:
а) будет видеть картинку без помех, что позволит производить наведение на распознанный объект
б) будет работать в автономном режиме
в) будет самостоятельно инициировать систему сброса и взрывания

Безопасность и оборонная сфера, Беспилотные авиационные системы

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии сенсорики