Новая разработка позволит распознавать объекты в воздушном пространстве. Эту работу барнаульского студента высоко отметили на всероссийском конкурсе
Нейросети плотно вошли в жизни каждого из нас. Это перестало быть чем-то необычным, однако ежедневно они совершенствуются, приобретают новые навыки и продолжают удивлять. Студент из Барнаула Владислав Цвенгер разработал модель нейронной сети, которая способна обнаружить беспилотные летательные аппараты. Что подтолкнуло его к такой разработке и готова ли она к использованию – в материале "Толка".
От идеи к реализации
Студенту АлтГУ Владиславу Цвенгеру 22 года. Он учится на первом курсе магистратуры по направлению "информационная безопасность". Профессию молодой человек выбрал неслучайно. На момент поступления она показалась ему наиболее перспективной и интересной.
Идея создать нейросеть, которая способна обнаруживать беспилотные летательные аппараты, пришла к Владиславу во время выбора темы дипломной работы.
"Научный руководитель предложил мне несколько тем, где именно эта была отдельной, так как по ней нет наработок. И я решился взяться за нее", – рассказал он.
Молодой человек поделился, что с работой с нейросетями столкнулся впервые. Из-за этого возникали сложности – например, ему неделями приходилось сидеть над разработкой какого-либо одного момента. Всего создание проекта заняло у него примерно год.
"Конечно, работа велась при поддержке научного руководителя, а также в некоторых случаях – моих друзей и знакомых", – поделился парень.
По словам автора проекта, сейчас 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. Именно по этой причине он и взялся за разработку.
Высокая точность
Принцип работы, по словам Владислава, прост. Он обучил модель нейронной сети по фото или видео определять, что на них изображено. Теперь она может распознать дроны различных типов, самолеты, вертолеты и птиц.
"В итоге имеется обученная на определение данных объектов модель. Когда она видит на изображении объекты, схожие с тем, чему ее обучали, определяет их тип", – пояснил студент.
Испытания проходили в домашних условиях. В первую очередь молодому человеку было важно получить статистические данные.
Алтайский педуниверситет выиграл грант на подготовку операторов беспилотных летательных аппаратов. Обучение пилотированию предусмотрено в программе вуза. Скоро к этому приобщатся и школьники
"Испытаниями это сложно назвать. Все проходило за компьютером, модели нейронной сети скармливали изображения и видео, которая на выходе выдавала результат, где мы видели, справляется она или нет", – объяснил он.
Владислав также добавил, что это исследование в рамках выпускной работы, поэтому назвать его прототипом сложно. Однако в ближайшем будущем он планирует развивать его дальше – улучшить точность и оптимизацию, а также расширить список воздушных объектов, которые сможет определить нейросеть.
"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 ее обучения", – поделился научный руководитель Владислава, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита.
Кстати, проект участвовал во Всероссийском конкурсе на лучшую научную работу студентов образовательных организаций высшего образования, реализующих образовательные программы в области информационной безопасности, и победил в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах.
Сейчас в планах у молодого ученого окончание университета и собственное финансовое благополучие. Помимо учебы он ведет активную студенческую жизнь, а также работает.
Его бакалаврская работа победила во Всероссийском конкурсе на лучшую работу студентов вузов, реализующих подготовку в области информационной безопасности, по Сибири и Дальнему Востоку
