Искусственный интеллект, созданный студентом, способен с высокой точностью распознавать объекты
Владислав Цвенгер, магистрант Института цифровых технологий, электроники и физики Алтайского государственного университета, работает над созданием модели нейронной сети, которая будет обнаруживать беспилотные летательные аппараты. Об этом сообщает "Толк" со ссылкой на пресс-службу вуза.
Автор подчеркивает, что в современном мире особенно остро стоит проблема защиты от атак с использованием БПЛА. Однако не все организации и предприятия имеют в своем распоряжении средства радиоэлектронной борьбы или противовоздушной обороны.
- Сегодня на каждом углу стоят камеры видеонаблюдения. И мы решили создать систему, которая анализировала бы изображения с этих камер с помощью нейронных сетей, определяла бы на них объекты и искала БПЛА. Работа заключалась в разработке модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, а также создании и разметки базы данных для её обучения. Были выделены несколько категорий объектов – квадрокоптеры, БПЛА самолетного типа, птицы и т.д. Мы обучили нейросеть идентифицировать и классифицировать эти летающие объекты, - поделился научный руководитель исследования, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита.
Искусственный интеллект, созданный студентом, способен с высокой точностью распознавать объекты, что делает его разработку более эффективной по сравнению с аналогами.
Модель сверточных нейронных сетей может быть использована для создания систем обнаружения беспилотных летательных аппаратов как на промышленных объектах, так и в городской среде.
Автор главного фото: ru.freepik.com
