Применение глубоких нейронных сетей в системах технического зрения (далее - СТЗ) летательных аппаратов становится все более актуальным в связи с развитием технологий и предъявляемыми требованиями к безопасности и эффективности полетов. Результаты экспериментальных исследований, проводимых в ГосНИИАС*, показали, что интеграция интеллектуальных алгоритмов позволяет повысить как ситуационную осведомленность экипажа, так и степень автономности беспилотных летательных аппаратов, а также снизить риски, связанные с влиянием человеческого фактора.

О научных исследованиях и разработках в области нейросетевых алгоритмов СТЗ рассказали специалисты ГосНИИАС в рамках 15-ой Международной конференции "Интеллектуализация обработки информации" (ИОИ-2024), которая проходила с 23 по 27 сентября 2024 года в г. Гродно Республики Беларусь. Организаторами мероприятия выступили Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук и Гродненский государственный университет имени Янки Купалы.

В интересах обеспечения ситуационной осведомленности экипажа перспективных гражданских воздушных судов (далее - ВС) специалистами ГосНИИАС предлагается интеграция СТЗ, состоящих из многоспектральных оптико-электронных систем, бортовых высокопроизводительных вычислителей и функционального программного обеспечения.

Одной из задач обнаружения СТЗ является детекция взлетно-посадочной полосы (далее - ВПП) для автоматической посадки без использования наземных систем. Применение высокочувствительных датчиков разных спектральных диапазонов и физической природы, а также нового поколения алгоритмов обработки визуальной информации закабинного пространства позволит реализовать функцию автоматического обнаружения ВПП и обеспечит коррекцию данных глобальной навигационной спутниковой системы. Специалистами ГосНИИАС был сформулирован метод, предполагающий использование СТЗ на базе архитектуры семейства YOLO с последующим уточнением угловых точек образа ВПП с использованием архитектуры MnasNet.

Кроме того, интеллектуальные средства поддержки экипажа обеспечивают автоматизацию движения ВС к месту стоянки или взлета. Для решения этой задачи также предлагается использовать СТЗ с реализацией нейросетевых алгоритмов распознавания разметки ВПП и рулежных дорожек.

По направлению беспилотных летательных аппаратов ученые института провели исследование возможности визуальной навигации в условиях отсутствия сигнала спутниковых навигационных систем с помощью алгоритма на основе анализа набора спутниковых снимков, заложенного на этапе подготовки полетного задания. Эффективность алгоритма, разработанного с применением метода детектирования ключевых точек SIFT, была подтверждена имитационным моделированием.

Также в рамках работ по развитию СТЗ ВС специалисты института разработали алгоритм создания трехмерной модели района низковысотной загородной застройки на основе изображений карт местности без векторной разметки.

Представленные специалистами ГосНИИАС научные результаты станут основой для интеллектуальных систем поддержки экипажа.

По итогам работы конференции планируется публикация избранных докладов в журналах, издаваемых ФИЦ ИУ РАН.

*Государственный научный центр Российской Федерации Федеральное автономное учреждение "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФАУ "ГосНИИАС") входит в состав Национального исследовательского центра "Институт имени Н.Е. Жуковского" (НИЦ "Институт им. Н.Е. Жуковского").