Проблема

Ефективна робота розвідувальних та ударних підрозділів БПЛА на фронті є однією з ключових переваг ЗСУ перед російськими окупаційними силами. Саме від роботи цих загонів залежить, як оперативно буде виявлена артилерія, танки, важка техніка, РЕБ, засоби ППО чи навіть штаби ворога.

В рамках таких задач дрон-розвідникам доводиться в обмежений час встигнути оглянути та обробити велику кількість інформації з дрібними деталями, які, тим не менш, можуть бути ключом успіху всієї операції.

Рішення

Аби автоматизувати роботу операторів БПЛА команда DRONEPRO створила власну багатошарову нейромережу. і «навчила» її розпізнавати різні види ворожих цілей та створювати сценарії атаки на різні обʼєкти.

Ця система базується на глибокому навчанні (deep learning), що дозволяє їй покращувати результати на основі ручного аналізу великої кількості з анотаціями (прикладами).

Для цього наша команда у тісній співпраці з дрон-розвідниками обробила десятки тисяч зображень і продовжуємо робити це кожного дня. Завдяки цьому нейромережа може враховувати багато факторів, таких як розмір, форма, кольори тощо, що дозволяє отримати максимально детальну інформацію про ворожу ціль та досягти високої точності та гнучкості в розпізнаванні різних типів цих цілей.

Результат

Наразі наша AI-система розпізнавання цілей використовується для автоматичного виявлення цілей на зображеннях або відео з камери БПЛА. Фактично це детальний алгоритм обробки зображень та аналізу даних, що отримуються з камери. Результатом його роботи є список цілей, що були виявлені, з відповідними характеристиками, такими як розмір, форма та координати – у режимі реального часу.