АРХАНГЕЛЬСК, 21 мая. /ТАСС/. Специалисты Северного Арктического федерального университета (САФУ) в Архангельске разработали технологию автоматической привязки снимков с малых космических аппаратов к местности, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза. Обрабатывать снимки помогают нейросети.
"Технология позволит в автоматическом режиме привязывать обзорную съемку с малых космических аппаратов с высокой точностью. Готовые снимки можно будет использовать для разных задач: следить за изменениями в окружающей среде, планировать вырубки лесов, градостроительство, добычу полезных ископаемых, контролировать изменение климата и экосистем, повышать точность навигационных приборов, - сказали в пресс-службе. - Разработка САФУ - первая в России, в которой в анализе геопространственных данных задействована нейросеть, где технология привязки полностью автоматизирована".
Цель была не уточнить карту местности, а разработать технологию, которая автоматически будет привязывать снимки к поверхности Земли на основании телеметрии. Раньше такое делалось вручную, оператор искал на фотографии элементы с известными координатами, соотносил их с этими объектами на Земле. Задача Центра искусственного интеллекта и анализа больших данных (ИИ САФУ) заключалась в том, чтобы минимизировать участие оператора. И сделать так, чтобы изображение, сделанное из космоса, было четким и разборчивым.
В связи с растущим объемом дистанционного зондирования увеличивается нагрузка на центры обработки данных, и ручная обработка становится все более трудозатратной. "Наша система полностью автоматизирует процесс геопривязки снимков с минимальным участием оператора. На данный момент мы занимаемся повышением точности этой привязки", - отметила сотрудница ИТ-парка "Цифровая Арктика" Полина Черноусова.
В качестве исходных данных сервис берет местоположение малого космического аппарата (широта, долгота и высота) и угол поворота камеры в момент съемки. Заказчиком программного продукта стала российская компания "Спутникс", которая занимается производством спутниковых компонентов, спутниковых платформ и космических аппаратов, а также созданием наземных спутниковых станций и управлением спутниками на орбите.
За улучшение качества снимков будет отвечать нейросеть. Для получения картинки с высоким разрешением из изображения с низким разрешением необходимо создать набор данных из более тысячи различных фотографий разной степени четкости. В настоящее время анализ геопространственных данных широко распространен во многих сферах промышленности, люди пользуются спутниковыми картами для планирования поездок. Недостаток общедоступных платформ в том, что снимки на них могут не обновляться годами, расшифровка не охватывает малонаселенные местности.
