Его бакалаврская работа победила во Всероссийском конкурсе на лучшую работу студентов вузов, реализующих подготовку в области информационной безопасности, по Сибири и Дальнему Востоку
Магистрант института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ Владислав Цвенгер занимается разработкой модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, сообщила пресс-служба вуза.
Автор отмечает, что в настоящее время как никогда актуальны угрозы проведения различного рода атак с применением БПЛА, но далеко не все учреждения и предприятия оснащены какими-либо средствами радиоэлектронной борьбы или ПВО.
"Сегодня на каждом углу стоят камеры видеонаблюдения. И мы решили создать систему, которая анализировала бы изображения с этих камер с помощью нейронных сетей, определяла бы на них объекты и искала БПЛА. Работа заключалась в разработке модели нейронной сети для детектирования беспилотных летательных аппаратов, а также создании и разметки базы данных для её обучения. Были выделены несколько категорий объектов – квадрокоптеры, БПЛА самолетного типа, птицы и т.д. Мы обучили нейросеть идентифицировать и классифицировать эти летающие объекты", – поделился научный руководитель исследования, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита.
Причем нейросеть идентифицирует объекты достаточно точно, и в этом преимущество разработки перед аналогами, добавил ученый.
Модель сверточных нейронных сетей Владислава Цвенгера может стать основой для разработки систем обнаружения БПЛА на предприятии или даже в городе.
Ранее ученые Алтайского госуниверситета разработали первую в России технологию, которая с помощью камеры дистанционно считывает ключевые физиологические параметры.
Корм полезен не только для живых организмов, но и для почвы. Секрет максимальной пользы корма – в сырье для производства
