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.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Периодически нейросети в своих ответах галлюцинируют, предлагая пользующимися их услугами людям выпить яд под видом лекарства и так далее. Новая научная работа показала, что эта проблема связана с самой природой нейросети. Хотя ее вероятность можно понизить, устранить полностью невозможно.
Когда органы чувств не получают достаточного количества информации о том или ином объекте, мозг «достраивает» его образ с опорой на предыдущий опыт. Как именно это происходит, разобрались ученые из США.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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