Описание проекта

Задача: Разработка автоматической системы на основе алгоритмов компьютерного зрения с минимальным участием операторов – при этом весь цикл пожароопасных ситуаций и лесопользования от первичного обнаружения до выдачи команды на ликвидацию очага происходит автоматически.

Масштаб проблемы:
–100 000 гектар леса ежегодно теряем из-за пожаров. При этом наносится серьезный экономический ущерб.
–760 млн гектар леса составляет лесной фонд РФ. Лесные пожары ежегодно наносят значительный ущерб не только экономике, но и природе – могут приводить к гибели редкой флоры и фауны, животных и людей.
–Не менее 20 000 тысяч лесных пожаров происходит каждый год.

Разрабатываемый проект призван упростить и повысить оперативность работы по мониторингу лесных фондов с помощью БПЛА. Большинство современных решений являются узкоспециализированными, не решают задачи оперативного мониторинга в рамках мониторинг лесного фонда. Разрабатываемая система предлагает решение по контролю за следующими основными группами мониторинга:

- Зоны возникновения пожароопасных ситуаций;
- Зоны возникновения лесопатологий;
- Зоны стихийных свалок.

Метод мониторинга пожароопасных ситуаций:

Для осуществления контроля и мониторинга за пожароопасными ситуациями мы используем технологии беспилотного мониторинга на основе применения БПЛА и алгоритмов компьютерного зрения. Данный метод позволит существенно повысить скорость принятия решений.

Интеллектуальная бортовая Система. Разработка системы на основе компьютерного зрения для нужд БПЛА. 

В отличие от вариантов представленных на рынке, использования БПЛА для мониторинга различных ситуаций – предлагается Система анализа полученных при мониторинге данных непосредственно на борту БПЛА в режиме реального времени.

Отличительные особенности проекта:

1. Универсальность носителя. В качестве носителя может быть любой тип БПЛА с полезной нагрузкой от 1 кг
   
   
2. Благодаря нейронным сетям БПЛА принимают необработанные данные и превращают их на борту в полезную информацию для потенциального заказчика – которому важно оперативное принятие решений, основанное на данных.
   
   
3. Высокая производительность и оптимизация. Система на основе TPU (20 – 25 TOPs) позволяет производить вычисления в режиме реального времени на борту БПЛА.
   

Данный метод позволит:

1. Повысить автоматизацию процесса мониторинга, повысить эффективность и информативность представленных данных на основе обработки алгоритмов компьютерного зрения.

2. Повысить скорость принимаемых решений на основе актуальных данных.

3. Снизить издержки благодаря применению малых беспилотных средств – беспилотных летательных систем и автоматизированной обработки больших данных.

Презентации

Система оперативного мониторинга лесного фонда на основе нейросети и БПЛА

Пульс