Исследовательская группа Школы Розенстиля по морским и атмосферным наукам, а также наукам о Земле при Университете Майами опубликовала результаты разработки авиационной системы оптического сканирования на базе искусственного интеллекта, предназначенной для обнаружения неразорвавшихся боеприпасов в мелководных прибрежных зонах.

В основу системы положены две технологии, разработанные NASA: пассивная мультиспектральная технология Fluid Lensing и активная технология MiDAR. Fluid Lensing представляет собой алгоритм, устраняющий искажения, возникающие при прохождении света через нестабильную водную поверхность. Волны действуют как движущиеся линзы, вызывая размытие и смещение объектов под водой. Алгоритм производит коррекцию в режиме реального времени, формируя изображения морского дна с разрешением до 0,3–1 см на пиксель. MiDAR, в свою очередь, представляет собой активную мультиспектральную систему, излучающую свет в диапазоне от ультрафиолетового (375 нм) до видимого (675 нм) спектра. Активная подсветка целевого участка позволяет улучшить освещенность глубин и получать спектральные отпечатки объектов, что критически важно для идентификации заиленных и покрытых биологическим обрастанием боеприпасов. Сбор данных осуществляется с беспилотных летательных аппаратов, выполняющих облет прибрежных территорий по заданному маршруту.

Обнаружение и классификация целей обеспечиваются сверточной нейронной сетью на основе архитектуры YOLO (You Only Look Once), адаптированной в рамках модифицированной версии фреймворка NASA NeMO-Net. Данный фреймворк изначально разрабатывался для классификации коралловых рифов и был перенастроен для задач обнаружения антропогенных объектов на морском дне с учетом их характерных морфологических признаков — формы, размеров и пространственного паттерна.

Экспериментальная валидация системы проводилась на полигоне исследовательской станции Broad Key архипелага Флорида-Кис в условиях, приближенных к реальным. В прибрежной зоне на глубине до 10 метров были размещены четырнадцать инертных боеприпасов, различающихся по цвету, состоянию и размеру (ширина от 2 до 10 см, длина от 25,5 до 66 см). Цели оставались на дне в течение двух месяцев, в результате чего на них образовались отложения осадков и биологические обрастания. После этого были проведены воздушные съемки с использованием пассивных (трех- и десятиспектральных) и активных (восьмиспектральных) режимов визуализации. Обучение модели выполнялось на 2700 синтетически расширенных выборках, полученных из изображений девяти целей.

По результатам экспериментов система продемонстрировала точность около 95% при полноте около 71%, при этом все четырнадцать целей были успешно локализованы по изображениям, полученным как в пассивном, так и в активном режимах. Активная восьмиспектральная технология MiDAR Fluid Lensing продемонстрировала более высокие показатели точности (80–90%) по сравнению с трехспектральной (71–74%) и десятиспектральной (73–89%) пассивной съемкой при сопоставимом пространственном разрешении. Активные спектральные каналы обеспечили устойчивое обнаружение даже при наличии ложных целей, размещенных рядом с реальными объектами. Модель показала способность различать боеприпасы и объекты естественного происхождения, такие как камни и кораллы, а также идентифицировать цели, частично перекрытые отложениями и обрастаниями.

Авторы исследования подчеркивают, что на данном этапе работа носит характер демонстрации концепции и подтверждает жизнеспособность предложенного подхода для масштабного обнаружения неразорвавшихся боеприпасов в мелководных зонах. В исследовании отмечается, что метод не предназначен для выявления объектов, полностью погруженных в слой донных отложений; данная задача остается областью применения магнитометрических и акустических профилирующих систем. Для широкомасштабного применения и сокращения уровня ложных срабатываний требуются дополнительные полевые испытания в различных условиях: в мутных водах, на больших глубинах и в акваториях с разнородными типами донных субстратов.

📕📕📕
Источник Heise-medien
Источник Frontiersin