Доктор технических наук, заведующий «Лабораторией 224 нейросетевых систем» НИИ многопроцессорных вычислительных систем им. академика А. В. Каляева ЮФУ, победитель трека «Наука» третьего сезона конкурса «Лидеры России» Анатолий Каляев создал модульную видеосистему раннего обнаружения и идентификации беспилотных летательных аппаратов, за что отмечен медалью РАН для молодых ученых.

Ученые НИИ МВС разработали новую технологию обнаружения, идентификации и сопровождения групповых или единичных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на видео, получаемом с камер и тепловизоров, и создали на ее основе мобильный комплекс, который может быть оперативно развернут и эффективно работает в различных погодных условиях.

«Стремительное развитие технологий беспилотных летательных аппаратов привело к тому, что сегодня БПЛА все чаще применяются для нанесения атак по критическим объектам и несанкционированного слежения за особо охраняемыми территориями. Поэтому очень актуальной стала проблема раннего обнаружения и идентификации БПЛА и их групп. В настоящее время для этого, как правило, используются дорогостоящие радиолокационные системы, но они не способны эффективно определять малоразмерные цели, а кроме того, малоэффективны в условиях городской среды», —

пояснил заведующий «Лабораторией 224 нейросетевых систем» НИИ МВС ЮФУ Анатолий Каляев.

В основе системы обнаружения лежит использование телевизионных и тепловизионных камер, получаемые с них изображения обрабатываются с помощью целого ряда новых методов и алгоритмов.

«Маленькие беспилотники, до 40 сантиметров, радиолокатор видит плохо, поэтому приходится работать с видеосигналом, а обработка изображений – дело очень сложное, связанное с трудоемкими вычислениями. Для решения этой задачи посредством мобильного комплекса необходимо было создать новые параллельные и многопоточные методы и алгоритмы, позволяющие улучшать качество видео, выделять контрастные объекты, отфильтровывать ложные и идентифицировать оставшиеся. Говоря простыми словами, система работает так: сначала мы фиксируем и улучшаем изображение, затем ищем объекты, идентифицируем их, определяем координаты и направление движения, потом решаем, что с ним делать. Например, гражданские БПЛА можно приземлить», —

уточнил ученый.

Испытания созданных прототипов показали, что применение технологии дает возможность обрабатывать в реальном времени большие объемы поступающих данных (несжатое видео до гигабита в секунду) и анализировать информацию о целях, видимых в настоящий момент. Данная разработка может применяться для охраны периметра объектов критически важной инфраструктуры, например, атомных электростанций и промышленных предприятий.

Сейчас Анатолий Каляев вместе с коллегой Максимом Хисамутдиновым продолжает работу над своим проектом. Ученые занимаются созданием универсального аппаратно-программного распределенного комплекса обработки видео. Он позволит конструировать на своей базе множество различных систем наблюдения, состоящих из большого количества камер и множества вычислителей, автоматически распределяющих между собой обработку видео в зависимости от задач: поиск, идентификация, вычисление координат и других.

Источник