СПРАВКА о работе АО «РАКУРС» в ходе реализации гранта в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (1 этап)

Еще новости по этой темe

Доступны материалы III Совместной международной научно-технической конференции «ЦИФРОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: космические и пространственные данные, технологии обработки»

Представители компании Ракурс приняли участие в юбилейной XX Международной выставке и научном конгрессе «Интерэкспо ГЕО-Сибирь»

Информационное сообщение пользователям данных с китайских спутников ДЗЗ

PHOTOMOD 7.51. Новая версия фотограмметрической платформы

Новая статья: Почему космическая радиолокация не может заменить лидарную съемку для определения высот подстилающей поверхности в лесных массивах

Итоги поставок спутниковых данных ДЗЗ в 2023 году

PHOTOMOD 7.5. Новая версия фотограмметрической платформы

Итоги III Совместной международной научно-технической конференции «ЦИФРОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: космические и пространственные данные, технологии обработки»

Представители компании Ракурс приняли участие в Всероссийской научно-практической конференции «Управление развитием территорий: стратегия, тактика, регулирование, перенастройка», которая проходила в г. Омск 22-26 августа 2023 г.

PHOTOMOD 7.4. Новая версия фотограмметрической платформы

Представители компании Ракурс приняли участие в Девятом Всероссийском съезде кадастровых инженеров, который проходил в г. Санкт-Петербург 24-27 июля 2023 г.

Компания "Ракурс" приняла участие в Летней Космической Школе - 2023

29 июня АО "РАКУРС" отмечает свой 30-летний юбилей.

PHOTOMOD в Республике Кыргызстан

АО «РАКУРС» награждено Дипломом 1 степени в номинации «Импортозамещение: лучшее отечественное специализированное программное обеспечение» на XIX Международной выставке и научном конгрессе «Интерэкспо ГЕО-Сибирь»

На Youtube-канале Земельный Вестник ГЕО размещен видеоматериал "Дефицит космической съемки. Что предлагает Роскосмос".

АО «НПК «Ракурс Проекты» подтвердила свою квалификацию и включена в Реестр квалифицированных партнёров АО «Роскартография» по созданию фотограмметрической продукции.

Специалисты компании Ракурс приняли участие в симпозиуме “Earth and Space Technology for Knowledge of the Land” который состоялся в университете Kasetsart (Бангкок, Таиланд).

Роскосмос опубликовал очередной выпуск научно-практического журнала «Дистанционное зондирование Земли из космоса в России»

Итоги поставок спутниковых данных ДЗЗ в 2022 году

Дата: 31 января 2023

Тип публикации: новости

По заказу Фонда содействия инновациям (Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере) в ходе реализации гранта по поддержке малых предприятий по разработке, применению и коммерциализации продуктов, сервисов и (или) решений с использованием технологий искусственного интеллекта, разработчиков открытых библиотек в сфере искусственного интеллекта, акселерации проектов с применением искусственного интеллекта в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», на базе АО «Ракурс» в ходе работ 1 этапа был разработан модуль нейросетевой обработки радиолокационных данных.

Разработанный программный модуль позволяет решать весь циклзадач, связанных с построением комплекса нейросетевой обработки радиолокационных данных. Модуль содержит ряд программных блоков, связанных с предварительной обработкой и подготовкой данных для дальнейшего обучения нейронной сети, в том числе: редактор 3D-моделей, редактор эталонов (генератор синтетических эталонов), генератор обучающей выборки, блок разметки радиолокационных изображений.

Предложена и реализована технология, позволяющая расширить репрезентативность синтетической обучающей выборки. В рамках предложенной технологии реализована процедура отбора эталонов, наиболее подобных реальному объекту на основе анализа взаимной корреляционной функции с последующей апробацией результатов по критерию наличия явного максимума в функции взаимной корреляции.

В работе модуля реализованы два метода формирования синтетических изображений – статический и итерационный, а также используется нейронная сеть, позволяющая решать задачу обнаружения и классификации объектов на одноканальных радиол окационных изображениях с высоким динамическим диапазоном.

Создан блок, позволяющий производить разметку реальных радиолокационных изображений (РЛИ), с целью создания обучающей выборки, независимо от того, каким аппаратом они были получены. Выходные продукты описанных блоков используются в блоке обучения нейронной сети и в блоке корреляционного поиска объектов.

В результате работ с использованием реальных РЛИ сформированы два набора данных (обучающие выборки 1 и 4 класса): с авиационной и нефтедобывающей техникой.

Разработан пользователь-ориентированный интерфейс, позволяющий оператору определять ключевые параметры нейросети и задавать команду на обучение. В результате обучения нейронной сети формируется файл с весовыми коэффициентами, который в дальнейшем будет использован для поиска и классификации объектов на других изображениях.

Задачу по поиску и классификации объектов решает специальный блок, входящий в состав модуля. Он позволяет позиционировать и классифицировать объекты на входном изображении с использованием файла весовых коэффициентов, полученных на выходе блока обучения нейронной сети.

Результатом выполнения программы является размеченное изображение, на котором выделены найденные объекты, указан их класс и вероятность принадлежности объекта этому классу.