Исследователи из МФТИ приспособили нейросети, используемые для обработки данных с беспилотников с лазерными радарами (лидарами), для проведения государственного мониторинга земель и выявления присутствующих на них определенных объектах.
Вместо того, чтобы тратить целый день на обход земельных участков, мы запускаем беспилотник с лидаром, делаем съемку. Чистим данные от шумов и отправляем в нейросеть. Она сегментирует и классифицирует данные так, что мы понимаем, где на территории есть здания - к примеру, гараж
– рассказал один из разработчиков нового метода.
Исследователи пришли к такому выводу при проведении экспериментов с нейросетью на базе алгоритма PointNext, созданного для обработки данных с лидаров.
В процессе работы лидар облучает территорию лазерными импульсами, отслеживает время их возвращения и по этой задержке определяет расстояние до объекта, в результате чего формируется трехмерный массив из точек. Массив анализируется нейросетью, которая сопоставляет положение точек друг с другом и использует эти данные для составления трехмерной карты местности и выявления на ней различных неровностей поверхности
Точность распознавания объектов для автоматизированного мониторинга земель составила 99,98%.
🇷🇺 Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ
#новостьдня