Нейросеть научили точно распознавать объекты по тепловым снимкам
Исследователи КНИТУ-КАИ создали программное обеспечение с повышенной точностью распознавания тепловизионных изображений за счет использования сверточной нейронной сети и алгоритмов фильтрации.
Программа предоставляет уникальные возможности для анализа и визуализации объектов на основе их теплового излучения. Исходными данными при решении задач обработки являются тепловизионные изображения. В результате применения программы пользователи получают изображения с локализованными на них объектами и их классами.
«Необходимость этой разработки обусловлена реальными потребностями предприятий данного профиля, и идея создания программы возникла у моего любознательного студента-дипломника Ильмира Фатыхова при прохождении производственной практики на фирме, занимающейся разработкой оптико-электронных систем. В современном мире тепловизионные технологии играют важную роль в различных областях, предоставляя уникальные возможности для анализа и визуализации объектов на основе их теплового излучения, — поясняет профессор кафедры систем автоматизированного проектирования КНИТУ-КАИ Зиннур Гизатуллин. — Применение тепловизионных изображений охватывает широкий спектр сфер, включая медицину, промышленность, безопасность».
В процессе исследования была разработана программа, основанная на использовании сверточной нейронной сети YOLO для распознавания объектов на тепловизионных изображениях. Сверточная нейронная сеть – это специализированный тип искусственной нейронной сети, предназначенный для работы с изображениями. Она способна эффективно выявлять пространственные зависимости между пикселями, что особенно важно для анализа сложных изображений, в том числе тепловизионных. Архитектура модели YOLO (You Only Look Once) может варьироваться в зависимости от версии, но основные концепции и типы слоев остаются похожими.
Модель нейронной сети YOLO обеспечивает высокую скорость и точность решения задачи. Для повышения точности распознавания применялись различные алгоритмы фильтрации. В частности, предложены фильтр Собеля, Гаусса, Шарпа и Лапласа. По результатам анализа тестовой выборки выявлено повышение точности распознавания объектов на 8-19% после применения данных алгоритмов фильтрации. На выходе пользователь получает обработанное телевизионное изображение с выделенными и распознанными объектами, а также отчет о найденных и классифицированных объектах.
К преимуществам предложенного подхода можно отнести высокую точность распознавания тепловизионных изображений даже при наличии шума и низкой контрастности, автоматизацию анализа больших массивов изображений без участия оператора, возможность самообучения и адаптации системы под новые типы объектов и сценарии.
Таким образом, данное программное обеспечение позволяет автоматически фильтровать шумы и корректировать изображение для повышения информативности, находить и выделять объекты с аномальными параметрами, например, температурные поля при дефектах в оборудовании, людей, животных или очаги возгорания, выполнять сегментацию (выделять контуры объектов) и классификацию (по типу объекта), что полезно для систем безопасности, промышленного контроля, медицины и других сфер.
Программа для ЭВМ получила государственную регистрацию в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.
Ученые РТУ МИРЭА и Сибирского федерального университета создали программный комплекс, который анализирует учебные планы вузов быстрее секунды и находит в них слабые места. Большинство учебных планов содержат скрытые противоречия, дублирования и неочевидные перекосы в подготовке специалистов. Это важно, потому что от качества учебного плана напрямую зависит, какие реальные навыки получат студенты и насколько они будут востребованы работодателями.
Ученые обнаружили один из самых убедительных примеров гибели звезды редчайшего типа — взрыв светила оказался настолько мощным, что полностью уничтожил своего прародителя. Наблюдения сверхновой SN 2023vbw могут стать надежным подтверждением существования так называемых парно-нестабильных сверхновых — теоретически предсказанных космических катастроф, которые оставались практически неуловимыми на протяжении десятилетий.
Ближайшие родственники человека — шимпанзе и бонобо — выстраивают дружественные связи по тем же принципам, что и люди, согласно теории социальных кругов. Исследователи впервые показали, что эта закономерность возникла задолго до появления человека.
Исследователи опросили более 60 тысяч испытуемых из разных стран и выяснили: чем больше человек зациклен на себе, тем холоднее он к своему партнеру. Правда, снижение накала страстей не всегда плохо, у этого есть и положительные стороны.
Около четырех миллиардов лет назад Солнечная система пребывала в хаосе: гигантские планеты сближались, меняли орбиты и выбрасывали своих соседей в межзвездное пространство. Хотя шансы на «выживание» лун Юпитера и Урана в этот период были крайне малы, астрономы показали, что их судьба может хранить следы древней катастрофы с участием «потерянной» планеты.
Изучив данные о скорости изменения температур ледяных спутников пятой и шестой планеты системы, астрономы обнаружили, что она слишком высока для по-настоящему ледяной поверхности. Оказалось, что эти тела покрыты материалом, по своим свойствам резко отличающимся от земного льда.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
