Специалисты ТПУ улучшат зрение подводных роботов

Специалисты Томского Политеха работают над проблемой улучшения изображений, получаемых от подводных роботов. Особенностью подхода является совмещение нейронных сетей с эволюционными алгоритмами. В то же время даже искусственные нейронные сети строятся по модели биологических нейронных сетей, то есть по принципу работы нервной системы живого организма.

Работы по улучшению систем зрения и распознавания в ТПУ ведутся более десяти лет. За время работы ученые пришли к выводу, что нейробиологические модели, которые по своей сути повторяют работу нервной системы живого организма, являются лучшим решением для искусственных зрительных систем. После этого было создано соответствующее программное обеспечение. В настоящее время создается софт, который служит для автоматического улучшения качества снимков и видео. Полученные разработки будут внедряться на подводных аппаратах. На ближайшее время запланировано проведение серии тестов непосредственно на действующих подводных аппаратах.

Вопрос повышения качества зрения и распознавания роботов является крайне важным на данном этапе развития робототехники, поскольку от роботов теперь требуется не только обнаруживать, но и правильно классифицировать найденные объекты. Под водой задача может многократно усложняться за счет слабой освещенности, слабой прозрачности или загрязненности воды. Также крайне важным является скорость распознавания, от чего могут завесить даже жизни людей в случае спасательных операций. Благодаря разработанной системе удастся получить около десяти кадров в секунду. При этом размер изображения составляет 512×512 пикселей, т.е. для обработки полученных данных достаточно обычного ПК.

Основным сдерживающим фактором на данный момент является низкая производительность процессорных систем подводных аппаратов, поскольку автономные системы имеют определенные ограничения по энергопотреблению. Согласно разработанному плану, в начале  следующего года специалисты ТПУ представят для испытаний новые системы на основе нейронных сетей.

Источник