В сфере авиации все большее внимание привлекает использование глубоких нейронных сетей для обеспечения технического зрения летательных аппаратов. Экспериментальные исследования, проводимые в Государственном научно-исследовательском институте авиационных систем (ГосНИИАС), демонстрируют превосходство интеллектуальных алгоритмов в повышении осведомленности экипажа и снижении рисков, связанных с человеческим фактором.
Проведение лётных испытаний демонстратора технологий технического зрения подтверждает актуальность этого направления и необходимость его развития в контексте современных требований безопасности и эффективности полетов.
Для обеспечения информированности экипажа гражданских воздушных судов специалисты предлагают интеграцию новейших систем технического зрения, высокопроизводительных вычислителей и программного обеспечения.
Они способны обнаруживать взлетно-посадочные полосы и осуществлять автоматическую посадку без помощи земных систем. Применение различных датчиков и алгоритмов обработки информации обеспечивает точную навигацию и позволяет автоматически корректировать данные спутниковой системы.
С использованием архитектуры MnasNet специалистами ГосНИИАС был создан метод, который заключается в применении нейронных сетей с архитектурой YOLO для точной настройки угловых точек ВПП.
Автоматизация движения воздушного судна к месту стоянки или взлёта обеспечивается интеллектуальными средствами поддержки экипажа. Для достижения этой цели предлагается использовать системы технического зрения с нейросетевыми алгоритмами распознавания разметки ВПП и рулёжных дорожек.
Специалисты института разработали алгоритм создания трехмерной модели района низковысотной загородной застройки на основе изображений карт местности без векторной разметки в рамках работ по развитию систем технического зрения для воздушных судов.
Новые алгоритмы технического зрения были отработаны в процессе испытаний, а также были собраны натурные данные для обучения нейросети. Научные результаты полученные специалистами ГосНИИАС становится основой для интеллектуальных систем поддержки экипажа,
Лётные экспериментальные исследования демонстратора технологии прошли на летающей лаборатории в Новосибирске. В будущем нейросеть позволит самолету автоматически обнаруживать и распознавать взлетно-посадочную полосу.
Сергей Хохлов, генеральный директор ГосНИИАС, объявил о проведении полётов с целью оценки новых технологий интеллектуализации бортовых комплексов. В ходе полётов также собирались видеоматериалы для создания обучающей и тестовой выборки данных. Эти данные будут использованы для дальнейшего обучения нейросетевых алгоритмов технического зрения.
Самолёт, который выступал в роли летающей лаборатории, оснащён был высокочувствительными датчиками разного спектрального диапазона и средствами видеофиксации.
Техническое зрение, сложная система визуализации и обработки изображений неподвижных и движущихся объектов, играло ключевую роль. Программно-аппаратное решение обеспечивало интеллектуальную информационную поддержку для экипажа, создавая изображения закабинного пространства.
Сергей Хохлов подчеркнул, что интеллектуальные алгоритмы для обнаружения и распознавания элементов разметки и символов на взлетно-посадочной полосе и препятствий на летном поле были исследованы. Он также отметил, что разработанные алгоритмы помогут улучшить работу бортового оборудования воздушных судов, сделают этапы взлета и посадки менее напряженными для пилотов.
