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 Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
Ученые Южного федерального университета исследовали новую светочувствительную молекулу и обнаружили, что она ведет себя совсем не так, как ожидалось. Благодаря необычным свойствам она может стать основой для создания умных материалов, сенсоров и лекарств, которые будут активироваться светом именно там, где нужно, например, для борьбы с опасными бактериями.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
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