Ученые из Казанского национального исследовательского технического университета имени А.Н. Туполева (КНИТУ-КАИ) разработали новые методы распознавания радиальных объектов, которые подходят для легких дронов с ограниченными вычислительными ресурсами. Задача состоит в том, чтобы точно и быстро находить круглые объекты, такие как круги, шары, цилиндры, конусы и даже предметы со сложной радиальной формой, при этом минимизируя нагрузку на процессор. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
Использование популярных нейронных сетей требует мощных бортовых компьютеров, что недопустимо для легких БПЛА. Поэтому ученые предложили три метода, объединяющие уже известные подходы, чтобы обеспечить высокую скорость и точность при низких требованиях к вычислениям. Основной метод FRODAS — гибридный алгоритм, сочетающий быстрое радиальное преобразование симметрии (FRST) для выделения возможных центров объектов и преобразование Хафа для определения радиуса. Другие методы PaRCIS и LIPIS помогают улучшить скорость поиска и устойчивость к шумам и изменениям яркости на изображениях.
Эти алгоритмы позволяют эффективно распознавать круглые объекты в сложных условиях — при разной освещенности, размытости и искажениях изображений, снятых на земле, в воздухе или под водой. Применение таких методов актуально для автоматической посадки дронов по круглым маркерам, распознавания светофоров, дорожных знаков, подсчета лесоматериалов и других задач.
Публикация с результатами сравнительных экспериментов, в которых показано преимущество разработанных методов по скорости и точности в сравнении с классическими, вышла в журнале Computertopics.ru. Предложенные решения расширяют возможности легких дронов по распознаванию объектов при минимальных вычислительных затратах.
В НГТУ НЭТИ разработали метод обнаружения дронов в городской застройке. Метод требует высокой точности, особенно для обнаружения малых дронов с низкой радиолокационной сигнатурой и небольшой скоростью.