Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В ЮФУ разработали алгоритм быстрого обнаружения малых целей с беспилотников
Чжан Цзинвэй, аспирант ЮФУ, победитель федерального конкурса управленцев «Лидеры России», разработал упрощенную модель нейронных сетей для беспилотных летательных аппаратов, выполняющих задачу быстрого обнаружения небольших объектов в реальном времени. В сравнении с аналогами беспилотники на новом алгоритме показывают большую эффективность, точность, скорость и низкую энергозатратность.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) имеют огромное значение для промышленности и широко востребованы в разных отраслях, начиная с сельского хозяйства и заканчивая специальным и военным назначением. В современных реалиях развитие беспилотной авиации становится еще более актуальным и является одной из приоритетных задач России. Так, 28 июня Президент России Владимир Путин утвердил стратегию по ее развитию до 2030–2035 годы. Соответствующее распоряжение подписано премьер-министром России Михаилом Мишустиным и размещено на сайте кабмина.
Помимо самой конструкции малогабаритных БПЛА важным аспектом является идентификация целей. Самые современные беспилотники сегодня работают на YOLOv5 (You Only Look Once version 5) – это последняя версия популярной архитектуры нейронных сетей для задачи быстрого обнаружения объектов в реальном времени. За счет своей скорости она получила широкое признание и используется для различных задач, таких как обнаружение объектов на видеофайлах, анализ поведения людей, автономная навигация автомобилей и прочее. Однако она имеет недостатки: длинная и сложная модель самого алгоритма и, как следствие, трудности поиска небольших по размеру целей.
В своем недавнем исследовании аспирант Института математики, механики и компьютерных наук имени И. И. Воровича ЮФУ, победитель федерального конкурса управленцев «Лидеры России» и доверенный представитель ЮФУ по взаимодействию с организациями Китая Чжан Цзинвэй усовершенствовал данную архитектуру. Кроме того, молодой ученый предложил облегченный и более эффективный алгоритм под названием «L-YOLO».
Он включает в себя новую головку обнаружения для повышения точности поиска небольших целей, а также измененный размер ячеек привязки, соответствующий масштабам потенциальных целей, с использованием алгоритма кластеризации [прим. объединение схожих объектов в группы, также называемые кластерами].
«Алгоритм L-YOLO обладает не только высокой эффективностью обнаружения небольших целей, но и более легкой моделью, подтверждая, что обнаружение целей с точки зрения беспилотных летательных аппаратов имеет хорошие перспективы применения. В сравнение с YOLOv5 наш алгоритм продемонстрировал сокращение вычислительных затрат на 42,42 процентов и количества параметров на 48,6 процентов», – рассказал Чжан Цзинвэй.
По словам ученого, непрерывное развитие науки и технологий, включая искусственный интеллект, привело к широкому внедрению беспилотных летательных аппаратов, которые существенно облегчают повседневную жизнь и работу человека. За счет компактных размеров и деликатной эксплуатации дроны способны заменить людей в выполнении рискованных или сложных задач, таких как тушение лесных пожаров, инспекция высоковольтных линий электропередачи и мониторинг окружающей среды.
«В настоящее время обнаружение малых целей с точки зрения беспилотных летательных аппаратов является актуальной темой, поэтому уже многие исследователи предложили соответствующие алгоритмы. Мы же доказали с помощью экспериментальных данных, что алгоритм L-YOLO обеспечивает баланс между точностью обнаружения и вычислениями, и его производительность лучше, чем у других алгоритмов обнаружения малых целей из той же серии», – отметил аспирант.
Беспилотники, со встроенным алгоритмом L-YOLO, можно будет применять в самых различных областях, включая военную, гражданскую, сельскохозяйственную сферы, а также спасательные и поисково-спасательные операции. В этих сценариях идентификация и отслеживание небольших целей, таких как отдельные люди, животные, транспортные средства, имеет важное значение для успешного выполнения задачи.
В данный момент по этому направлению Чжан Цзинвэй активно сотрудничает с Пекинским научно-техническим университетом и Хэнаньским профессиональным университетом легкой промышленности (партнеры Южного федерального университета) и совместно с рядом китайских научно-технических корпораций занимается имплементацией данных наработок в производственном секторе. Так, китайская сторона заинтересована в развитии научно-технического сотрудничества с Россией в данной области.
Результаты исследования, в котором принимали участие профессор Пекинского научного университета КНР Ли Вэньфа, доцент Пекинского объединенного университета КНР Шан Синьна, аспирант Южного федерального университета Чжан Цзинвэй и магистрант Пекинского объединенного университета КНР Ян Жуцзинь под руководством профессора Ли Вэньфа и профессора Шан Синьна, изложены в журнале Electronics. Проект финансируется Национальным фондом естественных наук КНР.
Американские исследователи создали генномодифицированные бактерии, способные разлагать очень прочный пластик. В процессе использования материала микроорганизмы придают ему еще большую жесткость, а после того как он попадет на свалку, расщепят его в короткие сроки.
По наводке волонтеров проекта TESS «Охотники за планетами» ученые нашли экзопланету с примечательными параметрами. Из-за ограничений инструментов астрономам пока редко попадаются такие объекты, поэтому новая система очень заинтересовала астрономов.
Четвертый эпизод сериала снова забрасывает нас на другой мир, видимо, один из тех, куда по каким-то причинам разбегаются люди с нашей планеты. Вы увидите, как не стоит использовать холодное оружие если вы хотите избежать ранений, и как не надо лечить раны, если вы их все-таки получили. Впрочем, итоги серии все-таки чуть более оптимистичны. Видео переведено на русский специально для пользователей Naked Science.
Первый эпизод рассказывает об исследователе, который посещает различные планеты в поисках инопланетной жизни. Видео переведено на русский специально для пользователей Naked Science.
Ты Достигарий, Стронций или Свершениум? Пройди тест и узнай, какой ты элемент из таблицы НейроМенделеева. Если ответишь на все семь вопросов, сможешь получить подарок лично от учёного.
Третий эпизод показывает ситуацию на Земле будущего в то самое время, когда передовые отряды человечества пытаются колонизировать другие миры. Похоже, энтузиазм исследователей в мире сериала возник не от оптимизма, а от жестокой необходимости. Видео переведено на русский специально для пользователей Naked Science.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Северный Кавказ играл ключевую роль в древней колонизации Евразии и формировании ее культурного и генетического наследия, однако до сих пор не до конца изучена генетическая история носителей местных культур. Ученые впервые провели глубокое секвенирование древней ДНК представителей кобанской культуры, сформировавшейся в позднем бронзовом веке на Северном Кавказе, и сравнили ее с генетическими данными современных народов Кавказа. Результаты работы подтвердили роль носителей кобанской культуры как древнего генетического моста между бронзовым и железным веками на Северном Кавказе.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии