В России создан компактный БПЛА с компьютерным зрением

Новый дрон

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете (СПбГЭТУ) «ЛЭТИ» создали компактный дрон с компьютерным зрением. Об этом в начале сентября 2024 г. сообщили в пресс-службе вуза.

Российский БПЛА предназначен для поисково-спасательных работ. Дрон позволит автоматизировать процесс и находить людей по заданным параметрам. ПВ настоящее время беспилотники уже применяются в поисковых работах, однако операторам БПЛА по-прежнему требуется много времени для мониторинга всех видеозаписей и обнаружения необходимых объектов. Поэтому ученые ЛЭТИ с помощью 3D-печати создали первый прототип компактного БПЛА, который сможет с помощью видеокамеры автоматически определят заданные объекты с минимальным риском на ошибку.

«Для каждой конкретной задачи будет возможность добавить дополнительные критерии поиска. Например, если задача - найти пропавшего в заснеженной территории человека в красной куртке, то к базовой прошивке, обученной искать человека, добавится критерий красного цвета, что позволит сузить вариации поиска и уточнить критерии», - сказал руководитель проекта и студент Института инновационного проектирования и технологического предпринимательства СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Александр Паутин.

Созданный прототип дрона оснастят видеокамерой. Устройство позволит находить искомый объект с минимальным числом ошибок. По словам разработчиков, в будущем такой дрон с машинным зрением сможет выполнять функции в различных сферах, то есть это не только поисковые и спасательные операции, но и, например, сканирование линий электропередач на разрыв, мониторинг и охрана выделенной территории и прочее. Также планируется создать программное обеспечение для всех типов БПЛА.

Одна из важнейших задач проекта – это создание программного обеспечения (ПО), которое можно встроить не только в беспилотник, но и в любой дрон по запросам заказчика. В ближайший год ПО будет доработано и позволит определять заданный объект с высоты полета беспилотника.

Компьютерное зрение у дронов

В 2023 г. интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения в технологию беспилотников стала катализатором монументального сдвига в развитии автономных возможностей. В основе этого прогресса лежат сложные алгоритмы машинного обучения, которые позволяют дронам интерпретировать и реагировать на окружающую обстановку с беспрецедентной точностью. Синергия между ИИ и компьютерным зрением сыграла решающую роль в расширении функциональных возможностей БПЛА, выведя их далеко за рамки их традиционных функций.

Роль ПО для компьютерного зрения в беспилотниках была преобразующей, позволяя в режиме реального времени обнаруживать и отображать объекты, что крайне важно для различных приложений. Теперь БПЛА обрабатывают огромное количество данных со своих датчиков, что позволяет принимать более обоснованные и автономные решения. Например, в поисково-спасательных операциях это позволяет дронам, таким как DJI drone dock, автономно ориентироваться в сложных условиях, быстро находить и оказывать помощь в чрезвычайных ситуациях.

В будущем БПЛА будут использовать ИИ для улучшения воздушной навигации, что повысит их эффективность при выполнении таких задач, как картографирование и мониторинг. Внедрение ИИ в беспилотники также подразумевает использование сложных алгоритмов обучения, что способствует дальнейшему совершенствованию их возможностей по обнаружению и отслеживанию. Эта эволюция представляет собой значительный скачок в технологии обработки данных с помощью дронов, знаменуя собой новую эру автономных и интеллектуальных воздушных решений.

Python – это движущая сила ИИ в дронах

В стремительно развивающемся мире беспилотных технологий язык Python стал ключевым игроком в разработке приложений для БПЛА, основанных на ИИ. Признанный за свою простоту и адаптивность, Python является предпочтительным языком программирования для создания алгоритмов обучения, которые обеспечивают работу ИИ в беспилотниках. Язык позволяет создавать сложные алгоритмы, которые нужны для БПЛА, чтобы разумно интерпретировать окружающую обстановку и взаимодействовать с ней.

Обширные библиотеки и фреймворки Python, особенно в области машинного обучения и компьютерного зрения, такие как TensorFlow и OpenCV, упростили реализацию сложных алгоритмов в дронах, позволяя выполнять больше работы. Эти ИТ-инструменты способствуют эффективной обработке больших объемов данных, собранных датчиками беспилотников, что позволяет проводить анализ и принимать решения в режиме реального времени. Эта возможность жизненно важна в сценариях, требующих немедленного реагирования, например, в чрезвычайных ситуациях (ЧС), где своевременное принятие мер имеет решающее значение.

Совместимость Python с различными фреймворками ИИ и машинного обучения сделала его идеальным выбором для разработки ИТ-систем автономной навигации в беспилотниках. Эти системы в значительной степени зависят от алгоритмов, которые обрабатывают данные датчиков для обнаружения препятствий и определения оптимальной траектории полета, обеспечивая безопасную и эффективную работу. Интеграция Python в систему ИИ для беспилотников не только улучшает их навигационные способности, но и расширяет возможности их применения в различных областях, от аэросъемки до городского планирования.

Сотрудничество Python с алгоритмами ИИ и машинного обучения является основополагающим в развитии возможностей беспилотников. Это партнерство устанавливает новые стандарты в области автономных и интеллектуальных операций с беспилотниками, подчеркивая важность Python для будущего беспилотных технологий.