Студент АлтГУ разработал нейросеть для детектирования беспилотников

Студент из Барнаула создал нейросеть, которая может распознавать БПЛА. Читать

Барнаульский студент разработал нейросеть, обнаруживающую беспилотники Владислав Цвенгер, магистрант Института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ разработал нейросеть, которая может распознавать БПЛА. Как сообщает издание «Вечерний Барнаул», если специально обученная камера видеонаблюдения обнаружить БПЛА, она сразу подаст сигнал. Для того, чтобы создать эту систему, Цвенгер создал сверточную нейросеть и обучил ее распознавать именно беспилотные летательные аппараты. Тестирование системы Цвенгер проводил дома. Камере демонстрировали видеозаписи с беспилотными летательными аппаратами. Система безошибочно определяла объект и направляла оператору скриншот. На разработку проекта с нуля потребовалось около полугода.

Барнаульский студент разрабатывает нейросеть для обнаружения беспилотников Магистрант института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ Владислав Цвенгер занимается разработкой модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, сообщили в вузе. "Работа заключалась в разработке модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, а также создании и разметки базы данных для её обучения. Были выделены несколько категорий объектов – квадрокоптеры, БПЛА самолетного типа, птицы и т.д. Мы обучили нейросеть идентифицировать и классифицировать эти летающие объекты", – поделился научный руководитель исследования, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита. Причем нейросеть идентифицирует объекты достаточно точно, и в этом преимущество разработки перед аналогами, добавил ученый. Фото: пресс-служба вуза ТОЛK

Студент из Барнаула Владислав Цвенгер разработал нейросеть для обнаружения беспилотников Система, основанная на сверточной нейросети, фиксирует БПЛА с помощью обученной камеры видеонаблюдения и отправляет сигнал оператору. Тестирование Владислав проводил дома. Камере демонстрировали видеозаписи с БПЛА, а система безошибочно определяла объект и направляла оператору скриншот. На разработку проекта потребовалось около полугода.

В России запустили в продажу новогодний подарок, который опережает время

Барнаульский студент разработал нейросеть для обнаружения беспилотников Магистрант Института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ Владислав Цвенгер разработал нейросеть, которая способна распознавать беспилотники. Цвенгер создал сверточную нейросеть и обучил ее распознавать именно беспилотные летательные аппараты. Она анализирует данные, поступающие на камеру, после чего подает сигнал. Тестирование системы проводилось дома: камере демонстрировали видеозаписи с беспилотными летательными аппаратами. Система безошибочно определяла объект и направляла оператору скриншот. Отмечается, что всего на разработку у студента ушло около полугода — "с нуля" и до рабочей модели. Амик

Магистрант института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ Владислав Цвенгер занимается разработкой модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, сообщила пресс-служба вуза. Автор отмечает, что в настоящее время как никогда актуальны угрозы проведения различного рода атак с применением БПЛА, но далеко не все учреждения и предприятия оснащены какими-либо средствами радиоэлектронной борьбы или ПВО. "Сегодня на каждом углу стоят камеры видеонаблюдения. И мы решили создать систему, которая анализировала бы изображения с этих камер с помощью нейронных сетей, определяла бы на них объекты и искала БПЛА. Работа заключалась в разработке модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, а также создании и разметки базы данных для её обучения. Были выделены несколько категорий объектов – квадрокоптеры, БПЛА самолетного типа, птицы и т.д. Мы обучили нейросеть идентифицировать и классифицировать эти летающие объекты", – поделился научный руководитель исследования, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита. Причем нейросеть идентифицирует объекты достаточно точно, и в этом преимущество разработки перед аналогами, добавил ученый. Модель сверточных нейронных сетей Владислава Цвенгера может стать основой для разработки систем обнаружения БПЛА на предприятии или даже в городе.