Разработка и испытания прототипа программно-аппаратного комплекса экологического мониторинга водной поверхности с помощью БПЛА методом мультиспектральной съемки с использованием модели искусственного интеллекта (Договор №185ГС1ИИС12-D7/80635 от 22.12.2022) (заключительный)

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ, МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНАЯ КАМЕРА, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БЕСПИЛОТНЫЕ ЛЕТАТЕЛЬНЫЕ АППАРАТЫ, НАВИГАЦИЯ, МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ. Объектом исследования является система экологического мониторинга водной поверхности, основанная на применении искусственного интеллекта для распознавания нефтяных загрязнений на основании данных, полученных с применением беспилотного летательного аппарата, оснащенного мультиспектральной камерой. Целью настоящей научно-исследовательской работы является разработка прототипа программно-аппаратного комплекса обнаружения загрязнений на водных поверхностях, с целью сокращения времени идентификации аномальных зон, определение их координат и распознавания характера загрязнений. Методология исследования основана на внедрении технологий в области робототехники, компьютерного зрения и машинного обучения с целью создания программно-аппаратного комплекса системы распознавания нефтяных загрязнений. В целом выполнены следующие задачи НИР: 1. Проведено исследование проблем экологического мониторинга состояния водоемов и береговой линии. Исследована и разработана конструкция прототипа БПЛА. 2. Выполнен эскиз БПЛА, и его спецификация; 3. Проведена сборка прототипа БПЛА и выполнены его испытания. Результаты испытаний, проведённых на 1 этапе работ, продемонстрировали соответствие предъявляемым требованиям и способность выполнять задачи по мониторингу водных поверхностей эффективно и безопасно. 4. Разработана архитектура ПО с использованием модели микросервисов для поиска участков загрязнения с помощью сверточной нейронной сети, которая сегментирует участки загрязнений. Это обеспечивает гибкость и масштабируемость, что является ключевым аспектом в данной области.; 5. Проведен анализ решений по распознаванию загрязнений на водной поверхности. Выявлен ряд преимуществ использования БПЛА для целей мониторинга водных поверхностей. 6. Выполнен сбор данных для обучения, выбор метрик и архитектур обучения. В результате проведенных на 2 этапе работ собран «датасет» состоящий из 2156 фотографий. 7. Разработана модель и алгоритм распознавания загрязнений водной поверхности с использованием технологий искусственного интеллекта на базе архитектуры Unet. 8. Выполнены испытание и доработка программного обеспечения. 9. Проведены испытания и доработка прототипа программно-аппаратного комплекса экологического мониторинга водной поверхности. Новизна исследования состоит в подтверждении реализуемости и экономической эффективности разработанного программно-аппаратного комплекса системы распознавания нефтяных загрязнений, а так же в возможности дальнейшего развития и модернизации системы для улучшения ее функциональности и производительности. Результаты разработки системы экологического мониторинга на основе компьютерного зрения и БПЛА могут быть применены в различных областях, где требуется быстрый и эффективный поиск артефактов на водной поверхности. Это может быть поисковоспасательная операция в водных ресурсах, контроль водного транспорта, мониторинг окружающей среды, а также в других областях, где требуется точность и скорость действий. Итогами внедрения разработанной системы могут быть повышение эффективности Москва, 2023 операций по поиску нефтяных разливов на воде, сокращение времени реагирования, и в результате увеличение шансов на своевременную ликвидацию последствий, что приводит к уменьшению урона окружающей среде. Ожидается, что развитие технологий искусственного интеллекта и робототехники будет продолжаться, что позволит улучшить функциональность и эффективность и быстродействие системы распознавания загрязнений. Однако, изменения в правовом регулировании использования БПЛА могут повлиять на спрос на такие системы.