Морской «рентген»: китайский датасет содействует обнаружению судов в условиях низкой видимости и помех

Волны, блики и расстояние создают трудности для алгоритмов. Ученые из Китая предложили объединить два вида изображений.Китай представил датасет для распознавания кораблей ночью и в помехахКитай представил датасет для распознавания кораблей ночью и в помехахИсточник: Journal of Radars

Военные исследователи Китая представили крупнейший в мире открытый набор данных для распознавания судов. Он содержит более 2 тыс. парных фотографий кораблей в видимом и инфракрасном диапазонах и почти 20 тыс. размеченных объектов. С помощью этой базы данных можно обучать системы наведения беспилотников, ракет и разведывательных аппаратов, особенно в условиях ночи или когда радар заглушен помехами.

Проект был реализован в сотрудничестве с специалистами Военно-морского авиационного университета в Яньтае, Харбинского инженерного университета и Института вычислительных технологий Китайской академии наук. Результаты были опубликованы в рецензируемом журнале Journal of Radars.

Определить судно в открытом море гораздо труднее, чем любой объект на суше. Блики на воде, переменчивые погодные условия, большие расстояния съемки и загроможденный фон сбивают алгоритмы. Поэтому современные системы наведения давно работают через два канала: обычную оптику и тепловизор. Инфракрасный снимок фиксирует тепловой след двигателей и корпуса там, где видимый диапазон отображает лишь серое пятно на серой воде.

Главная особенность датасета — парный формат данныхГлавная особенность датасета — парный формат данныхИсточник: Sensors

До сих пор существовали очень немногие открытые коллекции с парными кадрами обоих типов. Команды либо создавали закрытые базы, либо использовали синтетические данные, что заметно снижало точность получаемых моделей. Новый массив данных охватывает различные состояния моря и освещенности, эти сведения уже подходят для тренировки алгоритмов под реальные условия. Парный формат в этом контексте имеет большое значение. Нейросеть одновременно учится сопоставлять внешний облик цели с ее тепловой сигнатурой, что позволяет системе выявлять стратегически важные объекты, не обращая внимания на маскировку и атмосферные помехи. Разметка почти 20 тыс. экземпляров вручную — это колоссальная работа, которая обычно остается за закрытыми дверями военных лабораторий.

До сих пор подобные наборы данных были скрыты или создавались искусственноДо сих пор подобные наборы данных были скрыты или создавались искусственноИсточник: Recraft

Практическая значимость темы была подчеркнута февральским инцидентом у Ормузского пролива. Иран сообщил об атаке на американский авианосец «Авраам Линкольн», что было опровергнуто Вашингтоном. Здесь обозначилась главная проблема: выйти в район нахождения корабля — задача вполне решаемая, но вот распознать и сопровождать движущуюся морскую цель в сложных условиях — совсем иное дело.

Открытая публикация выглядит как целенаправленный шаг. Китай последовательно увеличивает свое присутствие в Южно-Китайском море и инвестирует значительные средства в беспилотные ударные системы морского базирования. Доступный набор данных позволит сторонним командам быстрее совершенствовать алгоритмы обнаружения, а лучшие решения со временем окажутся в военных разработках. Таким образом, фундаментальная наука и оборонные интересы вновь находятся по одну сторону.

Фото: hi-tech.mail.ru

Оцените статью
Dfiles.ru