Иркутские ученые научили нейросеть распознавать особенности местности

02 августа 2022 19:54 ГТРК "Иркутск"

Иркутские ученые из Института динамики систем и теории управления научили нейросеть распознавать объекты на космических снимках Байкальской природной территории. Программа различает 12 особенностей местности и позволит увидеть вырубки или заболевания лесов, пожары в тайге и другую информацию.

С помощью такого коптера иркутские ученые исследовали с воздуха почти все Прибайкалье. Отмечали хвойные, лиственные и смешанные леса, вырубки, пастбища, водоемы, а также различные постройки. Полученные данные вручную наносили на космоснимки, сделанные спутником Sentinel-2. А все для того, чтобы создать подробную карту Иркутской области и Бурятии, которой смогли бы пользоваться специалисты для различных научных проектов.

"Одна из задач — это, допустим, оценка лесных ресурсов, динамики изменения лесных ресурсов. Прогнозирование лесных пожаров по осадкам, по цвету листвы и так далее, заболевания лесов, изменения живой застройки", — говорит ведущий научный сотрудник Института динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН Роман Федоров.

Ученые научили нейронную сеть ResNet50 самой распознавать заданные объекты. И признаются, что это было самым сложным. Ушло около года. Готовую программу применили к 22 тысячам снимков. Результат приятно удивил — точность составила свыше 95%. На разработку проекта Институт динамики систем и теории управления получил грант от минобрнауки России — 300 миллионов рублей.

"Нужно создать порядка тысячи образцов минимум на один класс. То есть у нас 12 классов. На каждый класс сейчас есть по 13 тысяч образцов. Все это дело нейросеть обрабатывает порядка суток. Если в тестовом режиме, то полтора часа", — говорит научный сотрудник Института динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН Юрий Авраменко.

Такая технология, говорят специалисты, также может быть полезна МЧС, правоохранительным органам, предприятиям, которые занимаются добычей минеральных ресурсов. Планируется, что в будущем разработку смогут применять и в других регионах страны. Однако для этого нужны дополнительные исследования.

Следующий этап — с помощью полевых исследований научить нейросеть более точно распознавать виды деревьев, их состояние, а также типы застройки в регионе. На это уйдет как минимум несколько месяцев.

Подробнее тему обсудим с гостем в студии – ученым секретарем Института динамики и теории управления
Евгением Фереферовым.