Борьба с подозрительными объектами: как автоматизированные технологии повысят возможности российских БПЛА

Российские инженеры разработали самообучающуюся программу для выявления опасных объектов, в том числе взрывных устройств. Об этом RT рассказали в пресс-службе «Ростеха». Принцип работы алгоритма основан на запоминании подозрительных предметов и последующем сравнении их образов с новыми целями. В госкорпорации считают, что программа найдёт широкое практическое применение в составе малогабаритного оборудования БПЛА. По мнению экспертов, применение алгоритма позволит автоматизировать процессы обнаружения, идентификации и сопровождения техники и живой силы противника.

Специалисты «Ростеха» создали самообучающуюся программу, способную с высокой эффективностью выявлять подозрительные объекты. Об этом RT рассказали в пресс-службе госкорпорации. Разработчиком программы является ЦНИИ «Циклон» (Москва) холдинга «Росэлектроника» (входит в «Ростех»). 

«Принцип работы самообучающейся программы основан на запоминании подозрительных объектов и последующем сравнении их образов с новыми целями. Тем самым выявляются объекты, представляющие потенциальную угрозу», — заявили в госкорпорации.

Как отметили в «Ростехе», программа способна сопровождать малоконтрастные и малоразмерные объекты в любом диапазоне спектра. При этом её алгоритм устойчив к резким движениям камеры, изменениям ракурса и масштаба изображения.

В «Ростехе» уверены, что детище ЦНИИ «Циклон» найдёт широкое практическое применение, в том числе в составе малогабаритного оборудования, носителем которого являются БПЛА.

«Алгоритм может применяться в инфракрасных и телевизионных комплексах наблюдения. Также его можно использовать в составе оптических систем БПЛА для обнаружения мин. Кроме того, программа может взаимодействовать с нейросетью, выполняющей первичное обнаружение цели для последующего трекинга (отслеживания. — RT)», — пояснили в пресс-службе госкорпорации.

Объект для трекинга может задавать оператор, выделив его изображение на экране монитора. При первичном обнаружении подозрительного объекта трекер начинает его отслеживание по видео с беспилотника. Как пояснили в «Ростехе», такая схема позволяет «верифицировать цель с различных ракурсов для окончательного подтверждения нейросетью её опасности».

«Работа программы не требует значительных вычислительных мощностей. Достаточно одного стандартного процессора, используемого в портативных устройствах, чтобы в режиме реального времени сопровождать до четырёх объектов при частоте смены не менее 25 кадров в секунду», — подчеркнули в «Ростехе».

«Быстрое внедрение»

 

В беседе с RT главный редактор издания «Беспилотная авиация» Денис Федутинов предположил, что алгоритм, созданный ЦНИИ «Циклон», позволит решить такую важную проблему в сегменте БПЛА, как автоматизация процессов обнаружения, идентификации и сопровождения вражеских объектов, включая технику и живую силу противника.

«Это позволит существенно облегчить работу операторов, которым необходимо визуально обрабатывать значительный массив данных видовой разведки», — сказал Федутинов.

Аналогичную точку зрения в комментарии RT выразил директор компании «Центр беспилотной авиации», советник Российской инженерной академии Максим Кондратьев.

«Использование этих технологий заметно сократит нагрузку на расчёт БПЛА, так как процесс поиска, идентификации и классификации объектов происходит в полностью автоматическом режиме. В результате снижается утомляемость военнослужащих, а производительность и качество управления резко возрастают», — заявил эксперт.

Как полагает Кондратьев, автоматизация процессов работы с целями будет иметь ещё один положительный эффект: она непременно ускорит подготовку операторов беспилотников, что особенно важно в условиях спецоперации.

Эксперт напомнил, что сейчас в армии происходит массовое обучение управлению БПЛА, в том числе мобилизованных. Выявление целей — один из ключевых этапов их подготовки, так как на театре военных действий (ТВД) противник часто прибегает к маскировке.

«Нужно сказать откровенно: ни времени, ни ресурсов на то, чтобы из каждого военнослужащего сделать высококлассного оператора БПЛА, сейчас нет. Военнослужащим даётся база, а нюансы работы приходится осваивать уже в боевой обстановке. Однако программа, о которой заявил «Ростех», должна стать хорошим помощником нашим военнослужащим в любое время суток в зоне боевых действий», — сказал Кондратьев.

При этом, как полагает эксперт, оборудование, которое обеспечивает работу алгоритма, вряд ли будет стоить дорого. Таким образом, российская промышленность, как ожидает собеседник RT, может развернуть его массовое производство для скорейших поставок в части ВС РФ, задействованных в спецоперации.

«Насколько я понимаю, для обеспечения работы системы не требуется значительных вычислительных мощностей, а следовательно, стоимость технологии будет весьма умеренной. Это поможет широкому и быстрому внедрению в производство», — рассуждает Кондратьев.

Значимым достижением инженеров «Циклона» эксперт назвал заложенную в алгоритм техническую возможность фиксации взрывных устройств. По словам Кондратьева, на ТВД часто приходится проводить инженерную разведку местности на предмет обнаружения минных полей и заграждений, неразорвавшихся артиллерийских снарядов, схронов с боеприпасами противника.

«До выхода на местность сапёрных групп беспилотник с этой программой будет собирать максимально полную информацию и наносить опасные зоны и объекты на электронную карту. Это уменьшит время разминирования и обеспечит дополнительную безопасность работы специалистов», — подчеркнул эксперт.

По словам Кондратьева, в настоящее время БПЛА с самообучающейся программой или нейросетью, позволяющей обнаруживать мины, были бы востребованы в зоне СВО и, в частности, в Донецке, над которым с помощью специальных снарядов РСЗО украинские войска постоянно разбрасывают противопехотные мины «Лепесток», запрещённые международным правом.

Как рассказал Федутинов, техническая возможность обнаружения взрывных устройств с борта дронов обеспечивается применением оптико-электронных датчиков. Они позволяют с высокой вероятностью находить мины как в грунте, так и на его поверхности.

«Поиск взрывных устройств с воздуха осуществляется за счёт фиксации характерных демаскирующих признаков — как прямых, так и косвенных, например нарушения поверхности почвы и растительности, температурные аномалии, изменение уровня влажности грунта и тому подобное», — пояснил Федутинов.

Всё в комплексе

 

По словам экспертов, физическим носителем самообучающейся программы или нейросети на БПЛА, как правило, является программно-аппаратный комплекс (ПАК).

Одно из таких изделий в 2020 году разработали специалисты военного инновационного технополиса «Эра» совместно с департаментом информационных систем Минобороны РФ и российскими оборонными предприятиями. Главное назначение изделия — максимальная автоматизация разведывательно-ударных средств российской армии.

В ПАК интегрирован межвидовой банк данных «эталонных портретов вооружения, военной и специальной техники». На их основе как раз и происходит обучение программы (в данном случае нейросети).

На ТВД комплекс позволяет отслеживать передвижение вражеских войск, даже если противник использует различные способы маскировки и пытается воспользоваться преимуществами тёмного времени суток.

«В частности, комплекс можно установить на беспилотник армейского разведывательного подразделения. Благодаря нашему изделию БПЛА получает возможность идентифицировать и классифицировать наблюдаемые объекты противника», — сообщил RT заместитель начальника научно-исследовательского отдела (поисковых и прогнозных исследований) технополиса майор Евгений Назаров.

Как пояснил Денис Федутинов, ПАК является продуктом развития технологий искусственного интеллекта. По словам эксперта, в настоящее время без их применения невозможно эффективно и быстро обрабатывать массив информации о ситуации на ТВД.

«С применением программного комплекса, работающего на основе искусственного интеллекта, военные получают возможность обрабатывать данные, получаемые из нескольких каналов наблюдения. Если все процессы хорошо отлажены, то результативность воздушной разведки серьёзно повышается», — заключил Федутинов.