Современные нейросетевые технологии активно применяются для беспилотных летательных аппаратов.
Для решения задач детектирования, классификации и сопровождения объектов, расположенных на поверхности Земли, используются сверточные нейронные сети.
Для повышения эффективности работы сверточных нейронных сетей требуется периодическое дообучение применяемых моделей нейронных сетей на вновь поступающих полетных данных.
Такие обучающие данные необходимо дополнительно размечать.
Это приводит к увеличению общего времени подготовки дообученной модели нейронной сети.
Задача сокращения времени разметки чаще всего решается путем применения процедуры авторазметки и трекинга размеченных объектов.
Однако существующие подходы не являются эффективными при разметке сверхбольших данных аэросъемки со стандартной для беспилотных летательных аппаратов большой продолжительностью полета (более 8 ч).
Таким образом, задача поиска дополнительных способов сокращения времени разметки является актуальной.
В данной работе предложен способ быстрой разметки данных аэросъемки, собранных с видеокамер в процессе полетов беспилотных летательных аппаратов.
Метод:
Стандартная процедура разметки дополнена прореживанием сильно перекрывающихся кадров в сочетании с последующим переносом результирующей разметки на все кадры размечаемого видео.
Для каждого оставшегося после прореживания кадра вычисляется значение его потенциальной информативности (Potential Information Value, PIV), как совокупная оценка
аномалий кадра, его качества и количества автоматически детектированных объектов.
Полученные значения PIV используются для ранжирования кадров по уровню значимости.
Таким образом, оператору беспилотного летательного аппарата предоставляются в начале процедуры разметки наиболее значимые кадры.
Основные результаты:
Экспериментальное исследование эффективности предложенного подхода выполнено на подготовленных наборах данных аэросъемки, полученных с беспилотного летательного аппарата с продолжительностью съем
Сегодня беспилотная авиация используется для решения самых разных задач. Одна из проблем, возникающих при использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), – это проблема навигации, в частности установление их точного местоположения в пространстве. Сегодня существуют различные методы решения этой проблемы. Перспективным способом ее решения в условиях невозможности использования спутниковой системы навигации являются системы видеонавигации, использующие для установления местоположения визуальные ориентиры. В настоящей работе проведен обзор существующих типов систем видеонавигации БПЛА, выделены особенности работы систем видеонавигации, использующих сопоставление визуальных ориентиров со спутниковыми картами, поставлена задача поиска маршрута в условиях недостатка визуальных ориентиров, при которых возможно возникновение проблемы потери опорных точек. Описан используемый графовый формат данных, хранящий значения метрики разнообразия подстилающей поверхности, которая характеризует величину вероятности возникновения проблемы потери опорных точек. Рассмотрены существующие алгоритмы поиска пути в графе и обоснована необходимость разработки нового алгоритма.
Предложено теоретическое описание алгоритма, в котором процесс поиска пути делится на два этапа: вначале производится поиск варианта решения с максимальным значением метрики разнообразия подстилающей поверхности, а затем выбор маршрута с минимальной длиной. Приведено несколько вариантов реализации предложенного алгоритма и выполнена оценка их асимптотической сложности. На основании теоретического описания разработана программная реализация предложенного алгоритма и выполнена экспериментальная проверка корректности его работы на тестовой карте с различными полетными заданиями. По результатам тестирования предложенный алгоритм показал свою работоспособность, корректно построив маршруты во всех тестовых примерах. В дальнейшем этот алгоритм может быть использован как часть системы видеонавигации БПЛА. Также в статье описаны основные преимущества и недостатки ал
ростота изготовления, а так же относительно невысокая стоимость
производства базовой несущей платформы при наличии высоких полетных
характеристик стали ключевыми факторами роста производства подобных
БПЛА. Особенности компоновки аппаратов, а именно наличие несколь-
ких тяговых двигателей и необходимость постоянной стабилизации аппа-
рата в пространстве предъявляют существенные требования к работе
системы управления.
Вопросы построения системы управления квадрокоптером наиболее
полно представлены в работах [1, 9, 30]. Классический подход к постро-
ению системы управления, основанный на обработке сигналов, поступаю-
щих от различных бортовых датчиков впервые был успешно реализован
исследователями в работах [9, 30] и непрерывно совершенствуется.
Особый интерес для исследования представляет автономный режим
управления БПЛА режим, при котором участие человека в управле-
нии сведено к минимуму или исключено полностью. В таком режиме резко
возрастает важность получения показаний всех установленных на аппарате
датчиков, а так же точность получаемых величин.
По данным [5] аварии беспилотных аппаратов случаются в 100 раз ча-
ще, чем аварии пилотируемых. Основная причина отказов сбои в работе
внутренних систем