Научная часть проекта «Разработка интеллектуальных алгоритмов обнаружения и распознавания дорожных ситуаций для бортовых систем беспилотных летательных аппаратов, осуществляющих автоматическое патрулирование транспортных магистралей с применением ГЛОНАСС»

Научная новизна проекта «Разработка интеллектуальных алгоритмов обнаружения и распознавания дорожных ситуаций для бортовых систем беспилотных летательных аппаратов, осуществляющих автоматическое патрулирование транспортных магистралей с применением ГЛОНАСС» заключается в следующем:

1) В ходе работ по данному проекту будут разработаны новые эффективные алгоритмы компьютерного зрения, которые позволят быстро детектировать движущиеся и не движущиеся транспортные средства (и определять скорость) в видеопотоке и на изображениях. Среди используемых методов распознавания образов будет применен метод глубинного обучения (deep learning), который позволит работать с зашумленными данными большой размерности. Среди методов сегментации изображений будет использован оригинальный метод сегментации, основанный на кластеризации под управлением моделей. Новые научные подходы обеспечат повышенное быстродействие и точность по сравнению с существующими подходами, что позволит применять их на бортовых системах в реальном времени.

2) Также будут разработаны новые алгоритмы классификации дорожных ситуаций. Данные методы основаны на современных методах обучения на больших выборках, в том числе на и на методе глубинного обучения. Обучающиеся выборки будут формироваться на основе размеченных оператором (в полуавтоматическом режиме) данных и на основе искусственных данных полученных с помощью имитационных моделей и варьирования размеченных данных. Такой подход позволит многократно увеличить объем и разнообразие обучающей выборки и повысить точность классификации.