CC BY
20X
M
В.С. СВИЩО, П.М. ЧЕБОТАРЕВ, О.В. СПЕСИВЫЙ
АРМИЯ-2023
V.S. SVISCHO, P.M. CHEBOTAREV, O.V. SPESIVYY
ПЕРСПЕКТИВЫ «ВЕГА-КОНТУРА»
PROSPECTS FOR «VEGA-KONTUR »
ОБУЧЕНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОСНОВЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СРЕДСТВ И КОМПЛЕКСОВ ОБРАБОТКИ ВИДОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В ВУНЦ ВВС «ВВА»
TRAINING IN THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES BASED ON ADVANCED TOOLS AND COMPLEXES FOR PROCESSING VISUAL INFORMATION AT THE VUNTS VVS «VVA»
Сведения об авторах: Свищо Виталий Степанович - начальник кафедры, доцент кафедры Военно-воздушной академии имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, полковник, кандидат технических наук (г. Воронеж. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru);
Чеботарев Павел Михайлович - доцент кафедры Военно-воздушной академии имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, кандидат географических наук (г. Воронеж. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru);
Спесивый Олег Владимирович - доцент кафедры Военно-воздушной академии имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, кандидат географических наук (г. Воронеж. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru).
Аннотация. В статье рассмотрены основные направления применения перспективных средств и комплексов на основе нейронной сети в учебно-научном процессе ВУНЦ ВВС «ВВА».
Ключевые слова: нейронные сети, распознавание объектов, «Вега-Кон-тур».
Information about the authors: Vitaliy Svischo - Head of the Department, Associate Professor of the Department of the Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin, Colonel, Candidate of Technical Sciences (Voronezh. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru);
Pavel Chebotarev - Associate Professor of the Department of the Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin, Candidate of Geographical Sciences (Voronezh. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru);
Oleg Spesivyy - Associate Professor of the Department of the Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin, Candidate of Geographical Sciences (Voronezh. E-mail: pawel.chebotarev@yandex.ru).
Summary. The article discusses the main areas of application of promising tools and complexes based on a neural network in the educational and scientific process
of VUNTS VVS «VVA».
Keywords: neural networks, object recognition, Vega-Kontur.
Начиная с 2011 года, в высших ного стандарта (ФГОС). Особен-
учебных заведениях подго- ностью нового ФГОС является
товка специалистов осуществляет- компетентностный подход (КП),
ся на основе нового федерального что в первую очередь связано
государственного образователь- с необходимостью соответство-
вать тенденциям развития науки и техники в современном мире. В настоящее время проводится множество выставок и конференций, посвященных достижениям
ж
АРМИЯ-2023 М
Рис. 1. Схема искусственной нейронной сети
в области искусственного интеллекта (ИИ).
В 2022 году на международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению Президент Российской Федерации В. В. Путин особое внимание уделил темпам внедрения технологий ИИ во все отрасли.
В свою очередь, при современных темпах развития искусственного интеллекта его уровень ещё далёк от человеческого мышления, но при этом превосходит по своим показателям классические методы решения стандартных задач, особенно при увеличении объёмов информации.
В настоящее время нейронные сети сверточного типа широко применяются для обработки изображений такими инструментами, как: подавление шума, ретуширование, цветокоррекция, подмена элементов на изображении и т.д., но наиболее интересными являются обучаемые нейронные сети, способные распознавать и классифицировать данные по изображениям (см. рис. 1). Применение подобного инструмента позволяет сократить в разы время обработки данных, полученных с беспилотного летательного аппарата любого типа.
Для грамотного применения подобных программных комплексов (ПК) необходимо большое внимание уделять навыкам, полученным
Рис. 3. Регистрация растра
курсантами в процессе обучения и ведения исследовательской деятельности.
Таким ПК является «Вега-Кон-тур». Основной задачей данного ПК - автоматизированная обработка информации от средств дистанционного зондирования Земли (см. рис. 2).
Функциональные возможности этого комплекса позволяют курсантам освоить такие навыки, как: • отображать видовую и радиотехническую информацию на фоне сплошного геопространственно-
го покрытия на основе карт SXF, бесшовного сплошного покрытия высокого разрешения, карт и покрытий открытых форматов (Google, OSM);
• формировать структуру базы данных (БД) с атрибутами и семантикой отображения;
• совместное хранение оперативно-тактической и видовой информации в базе данных;
• проводить фотограмметрическую обработку видовой информации с поддержкой большинства проекций международной
Рис. 4. Автоматическое распознавание объектов
Рис. 5. Автоматическое нанесение условных знаков
классификации ЕРБв (сшивка изображений как в автоматическом, так и в ручном режимах, регистрация-привязка и уточнение координат);
• обнаруживать в автоматическом режиме и классифицировать объекты заданного типа и класса по видовой информации с использованием нейронных сетей глубокого обучения;
• формировать выходные документы в автоматическом и ручном режимах.
В образовательном процессе академии запланировано и проводится более 350 часов занятий в год на ПК, основой которого является нейронная сеть, при этом более 200 часов имеют практическую направленность. ПК «Ве-га-Контур» внедрён в учебный процесс более чем в 4 дисциплинах и 2 полноценных практических курсах очной формы обучения и одном направлении переподготовки офицеров (курсах повышения квалификации).
А АРМИЯ-2023
По итогам прохождения обучения курсанты и офицеры получают навыки подготовки объек-тово-координатной информации по данным, обработанным на ПК «Вега-Контур». При этом следующие задачи оператор может решать в ходе выполнения заданий:
• ввод, регистрация, автоматическая координатная привязка и отображение на цифровой картографической основе потоков данных пилотируемых и беспилотных комплексов (см. рис. 3);
• автоматическое обнаружение и распознавание объектов заданных классов с использованием обученной нейронной сети;
• автоматическое нанесение условных знаков обнаруженных объектов на цифровую картографическую основу;
• автоматическая подготовка отчётной документации.
Особенностью ПК «Вега-Кон-тур» является способность обработки данных всех типов и форматов, полученных с оптико-электронных носителей, а именно фотоизображений, фотоизображений в инфракрасном диапазоне, радиолокационных данных, радиотехнических данных.
В научно-исследовательском направлении ведётся работа по формированию БД портретов объектов для обучения нейронной сети. В БД собраны фотоизображения + данные в инфракрасном диапазоне техники с разных ракурсов в разное время суток и времена года. Подобная БД позволяет улучшить качество обработки путём обучения нейронной сети.
Учитывая опыт внедрения ПК подобного типа в учебный процесс академии, формируется чёткая траектория развития компетенций для подготовки курсантов и переподготовки офицеров. В будущем планируется увеличение как часов практической работы в комплексе «Вега-Контур», так и непосредственно общего количества часов в учебном и научном процессах.
