Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Техносуверен

Разработка российских студентов помогает дронам быстрее идентифицировать объекты

Российский студенческий стартап «Дроноко» создал инновационную систему компьютерного зрения для беспилотных систем. Эта технология позволяет в режиме реального времени анализировать видеоданные и распознавать различные объекты прямо на борту летательного аппарата. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе Национальной технологической инициативы (НТИ). Разработка способствует более быстрой обработке информации и автоматическому обнаружению целей. Технология уже показывает свою эффективность — она помогает сокращать время обработки до 20-30% при просмотре видеозаписей. Так, восьмичасовое видео можно просмотреть за 5-6 часов, тогда как раньше требовалось больше времени. В будущем планируется увеличить скорость этой обработки в пределах 1,3–1,7 раза. Новое решение успешно протестировано в условиях, приближенных к реальным, например, в лесных массивах, что подтверждает его надежность. Благодаря обучению модели на базе большого набора данных из сотен тысяч изображений система отлично распознает л
   Илья Тушев / Вести Подмосковья
Илья Тушев / Вести Подмосковья

Российский студенческий стартап «Дроноко» создал инновационную систему компьютерного зрения для беспилотных систем. Эта технология позволяет в режиме реального времени анализировать видеоданные и распознавать различные объекты прямо на борту летательного аппарата. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе Национальной технологической инициативы (НТИ).

Разработка способствует более быстрой обработке информации и автоматическому обнаружению целей. Технология уже показывает свою эффективность — она помогает сокращать время обработки до 20-30% при просмотре видеозаписей. Так, восьмичасовое видео можно просмотреть за 5-6 часов, тогда как раньше требовалось больше времени. В будущем планируется увеличить скорость этой обработки в пределах 1,3–1,7 раза.

Новое решение успешно протестировано в условиях, приближенных к реальным, например, в лесных массивах, что подтверждает его надежность. Благодаря обучению модели на базе большого набора данных из сотен тысяч изображений система отлично распознает людей и объекты в видимом диапазоне спектра. Сейчас технология может применяться в строительстве, охране промышленных территорий и поисково-спасательных операциях.