На основе данных, собранных с различного рода беспилотных носителей и различной полезной аппаратуры в виде датчиков, сенсоров и камер. Были разработаны прототипы алгоритмов для широкого спектра отраслей, которые проходят пилотные испытания. Преимущество — обработка данных на борту беспилотного носителя в режиме реального времени.
Машинное зрение — использование анализа изображений с различного рода датчиков для решения отраслевых задач.
Решение позволяет:
– Распознавать людей и производить подсчет количества посетителей по времени или временным промежуткам.
– Идентифицировать людей по их лицам, заложенным в базу данных или подгружаемых из специализированных баз (МВД и тд).
– Проводить тепловизионный мониторинг и заведомо выявлять посетителей – для оперативного оповещения, температура тела которых превышает показатели нормы.
Детектор на основе машинного зрения, позволяющий детектировать ЧС техногенного характера:
Больший объем контролируемых зон и помещений.
Возможность обнаружения бездымного возгорания, а также огня с низкой температурой пламени.
Возможность автоматического обнаружения присутствия посторонних объектов в контролируемой зоне.
Возможность видеоверификации возгорания.
Для создания беспилотников используются передовые достижения в сфере беспилотных технологий и зарубежные наработки. При необходимости проводят закупку комплектующих иностранного производства, но в большинстве стараются использовать детали, производимые в России.
Также при изготовлении беспилотных систем и ПО учитываются и особенности эксплуатации, в первую очередь, различные климатические зоны, в которых расположена территория РФ, которые обуславливают широкий диапазон рабочих температур квадрокоптеров и конвертопланов.
Комплекс из систем распознавания образа человека в сложной местности для использования на оптико-электронных приборах БПЛА. С использованием алгоритмов искусственного интеллекта (нейронных сетей и машинного обучения).
Данные и алгоритмы используются для нужд сельского хозяйства:
– Определение площади используемых земель и пустующих участков
– Осуществление контроля за состоянием посевов
– Оценка всхожести и степени спелости с/х культур, наблюдение за динамикой их развития
– Прогнозирование урожайности
– Оценка состояние почвы
– Определение воздействия экологических факторов на рост культур и урожайности
– Привязка изображений наиболее интересующих участков и проблемных территорий к их географическим координатам.
Элемент не найден!
Наша команда
Элемент не найден!