В РУДН завершились успешные исследования по проекту АО «Российские космические системы» и ФГАОУ ВО РУДН
Завершение исследований по теме «Разработка прикладных решений в области обработки и интеграции в едином геопространстве больших объемов разнородных оперативных, ретроспективных и тематических данных дистанционного зондирования Земли с применением цифровых, интеллектуальных технологий и искусственного интеллекта»
Проект выполняется АО «Российские космические системы» и ФГАОУ ВО РУДН по соглашению от 26.09.2017 № 14.575.21.0167 в рамках предоставления субсидий Минобрнауки в целях реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» (Уникальный идентификатор работ RFMEFI57517X0167)
Проект направлен на проведение прикладных научных исследований и получения результатов, необходимых для реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации, определенных Стратегией технологического развития Российской Федерации.
Результаты автоматизированной обработки данных ДЗЗ будут представляться в экспериментальном образце веб-приложения, коммерческая эффективность которого оценивается специально создаваемой методикой.
По окончанию проведения работ подготовлен проект технического задания на проведение опытно-конструкторской работы по теме «Разработка программного обеспечения интеграции в едином геопространстве больших объемов разнородных оперативных, ретроспективных и тематических данных дистанционного зондирования Земли».
В процессе работы проводились экспериментальные исследования применения нейронных сетей для распознавания по данным космической съемки таких объектов как здания и сооружения, изменения лесного фонда, участки недропользования открытого типа (карьеры).
В ходе этапа были выполнены следующие задачи:
– подготовлены базы изображений со спутников Ресурс-П и Planet для обучения и тестирования алгоритмов;
– разработаны алгоритмы АР СЗ, АР УНОТ, АРК ЛФ на основе сверточных нейронных сетей, исследовано влияние параметров сети и процесса обучения на качество сегментации согласно техническому заданию;
– Проведен анализ соответствия полученных результатов критериям технического задания.
Полученные алгоритмы будут использованы в веб-приложении предоставления результатов автоматизированной обработки данных ДЗЗ.
Было зарегистрировано 2 патента:
- патент в категории МПК G06N 3/02, G06T 5/50 «Система сегментации изображений зданий и сооружений»;
- патент в категории МПК G06N 3/02, G06T 5/50 «Система сегментации изображений участков недропользования открытого типа».
А также разработано и зарегистрировано 17 баз данных:
1. MoscowBD - Moscow Building Marked Dataset
2. ShosseEntuziastovBD – Shosse Entuziastov Building Marked Dataset
3. UsovoBD - Usovo Building Marked Dataset
4. PodolskBD - Podolsk Building Marked Dataset
5. ZhukovskyBD - Zhukovsky Building Marked Dataset
6. IlyinskyBD - Ilyinsky Building Marked Dataset
7. RostovOnDonBD – Rostov-on-Don Building Marked Dataset
8. OktyabrskyBD – Oktyabrsky Building Marked Dataset
9. BeshkulBD - Beshkul Building Marked Dataset
10. ArkhipoOsipovkaBD – Arkhipo-Osipovka Building Marked Dataset
11. TrudovoyeBD - Trudovoye Building Marked Dataset
12. SaintPetersburgBD – Saint-Petersburg Building Marked Dataset
13. NabereznyeChelnyBD – Nabereznye Chelny Building Marked Dataset
14. ArkhangelskBD - Arkhangelsk Building Marked Dataset
15. NoyabrskBD - Noyabrsk Building Marked Dataset
16. NorilskBD - Norilsk Building Marked Dataset
17. Ulan-UdeBD – Ulan-Ude Building Marked Dataset