Інноваційний підхід до виявлення об'єктів на водній поверхні за допомогою БПЛА

Сучасні технології штучного інтелекту та безпілотної авіації досягають нового рівня розвитку в галузі моніторингу водних об'єктів. Дослідники з Національного університету біоресурсів і природокористування України та Київського політехнічного інституту розробили інноваційний метод покращення розпізнавання об'єктів на поверхні водойм за допомогою безпілотних літальних апаратів (БПЛА).

Основна проблема, яку вирішують науковці, полягає в підвищенні точності детекції різноманітних об'єктів на водній поверхні — від човнів і плавзасобів до потенційних екологічних загроз, таких як купи сміття чи нафтові плями. Традиційні методи комп'ютерного зору мають значні обмеження через складність розпізнавання об'єктів на мінливому водному тлі.

Дослідницька група на чолі з професором Смолієм Віктором Миколайовичем запропонувала унікальний алгоритм постобробки зображень, який суттєво підвищує якість розпізнавання. Ключова особливість розробки — використання технології машинного навчання на базі нейронних мереж сімейства YOLO (You Only Look Once), зокрема моделей YOLOv8 та YOLOv5.

Методологія дослідження включала кілька принципових кроків. По-перше, науковці сформували спеціалізований набір даних, що складався з відеоматеріалів, знятих з риболовецьких човнів, камер відеоспостереження та фотографій, наданих екологами. Це дозволило створити репрезентативну базу для навчання штучного інтелекту.

Запропонований алгоритм використовує унікальний підхід до фільтрації передбачень нейронної мережі. Основний принцип полягає в придушенні повторних детекцій одного й того самого об'єкта шляхом аналізу площі перетину прямокутників розпізнавання. Науковці встановили оптимальний поріг у 0.8 для двох точок прямокутника, що дозволяє ефективно зменшувати кількість надлишкових передбачень.

При тестуванні на різних типах зображень — човнах, буях, кораблях, людях у воді та купах сміття — розроблений алгоритм продемонстрував значне покращення точності розпізнавання. Зокрема, для човнів точність зросла на 9%, для кораблів — на 19%, а для виявлення людей у воді — на 33%.

Практичне значення розробки важко переоцінити. Такі системи можуть бути використані в різноманітних сферах: від екологічного моніторингу та пошуково-рятувальних операцій до забезпечення безпеки морських кордонів та контролю судноплавства.

Важливою перевагою запропонованого рішення є його адаптивність та масштабованість. Алгоритм може бути інтегрований у різні інформаційні системи та налаштований під конкретні завдання моніторингу водних об'єктів.

Науковці не зупиняються на досягнутому і планують подальше вдосконалення технології. У перспективі вони розглядають можливість створення централізованої системи, де БПЛА виступатимуть мобільними камерами, що передають відеодані на центральну станцію з потужним штучним інтелектом.

Дослідження проводилося в рамках науково-технічної програми кафедри інформаційних систем та технологій і має значний потенціал комерціалізації. Розроблена технологія може бути цікавою для державних екологічних служб, прикордонних відомств, компаній, що займаються моніторингом водних ресурсів, та міжнародних природоохоронних організацій.