Большая и обстоятельная статья «Интеллектуальные методы обнаружения лесных пожаров с помощью беспилотных летательных аппаратов» (ссылка) опубликована в специальном выпуске «Интеллектуальное прогнозирование и обнаружение лесных пожаров» научного журнала Fire издательства MDPI. Сам журнал целиком посвящён пирологии, т. е. изучению, мониторингу, профилактике и способам борьбы с пожарами, их влиянию на экосистему и вообще всему, что так или иначе связано с огнём. Лаборатория интеллектуального управления ИПС имени А. К. Айламазяна совместно с Институтом проблем искусственного интеллекта давно занимаются этой проблемой в рамках гранта РНФ № 22-11-20001 под руководством Вячеслава Хачумова, поэтому проект и журнал, можно сказать, нашли друг друга.
Учёные-пилотировщики добились улучшения качества картинки с камер патрулирующих дронов, научив их нивелировать эффект motion blur (размытие изображения при движении), стабилизировать видеопоток, определять линию горизонта в кадре и идентифицировать возгорания, используя семантическую сегментацию по формуле расстояния Евклида–Махаланобиса и модифицированную свёрточную нейронную сеть YOLO. Алгоритм позволяет маневрировать в условиях изменчивых погодных условий и неоднородных видов ландшафтов, просто отбросив лишние данные, например, окутанные облаками участки, благодаря подсчёту локального контраста. Описанные подходы дают задержку не более 0.03 секунд, а точность выявления воспламенений и задымлений на различных участках возрастает до 11%.
Михаил же Хачумов принял участие в XIV Конференции с международным участием «Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование наукоемких систем» ITTMM 2024, которая прошла с 8 по 12 апреля в РУДН. Совместно с Анной Пиняевой он представил «концепцию построения программной библиотеки для поддержки врача-исследователя на основе анализа данных МРТ» (ссылка). А конкретно, программы и алгоритмы для автоматического выделения областей интереса, методы предварительной обработки МРТ-данных, отслеживания и визуализации движения стволовых клеток, трансплантированных в головной мозг. Анна поведала об архитектуре и составе библиотеки, инструментах выделения областей интереса — где вновь пригодился классификатор, использующий расстояния Евклида–Махаланобиса, — а также о построении и когнитивной визуализации траектории движения МСК. Презентация выложена на её канале:
Cсылки по теме: