Анализ ЧС на лету

«Лаборатория Касперского» представила свою новую разработку — систему для аналитики чрезвычайных ситуаций Kaspersky Neural Networks. Анализ данных с ее помощью происходит в режиме реального времени с борта беспилотника при помощи специально обученных нейронных сетей. Решение обучено на десятках тысяч изображений и умеет распознавать и классифицировать по группам людей, дома, автомобили, животных и другие физические объекты. При этом обработка данных может вестись как на борту БПЛА, например беспилотника «Альбатрос» серии М, так и на сервере или ноутбуке по окончании полетов. Решение пригодится в условиях стихийных бедствий, на массовых мероприятиях с большим скоплением людей, в мегаполисах при сложной дорожной ситуации.

Нейросеть оценивает ситуацию

Система Kaspersky Neural Networks предназначена для решения трёх основных задач: поиска пропавших людей, животных и объектов, таких как смытые наводнением дома в труднодоступных районах; оценки ущерба при чрезвычайных происшествиях с использованием снимков с воздуха; анализа данных, необходимых для ведения геодезической, картографической и кадастровой деятельности, а также организации дорожного движения. При разработке системы эксперты уделили особое внимание технологиям обнаружения малых объектов в условиях ограниченной видимости. Например, во время стихийных бедствий часто стоит задача не только найти уцелевшие смытые строения, но и отличить хозяйственные постройки от жилых, а также определить концентрацию объектов на территории затопления.

В рамках партнёрства с российским производителем беспилотных летательных аппаратов «Альбатрос» решение Kaspersky Neural Networks уже было установлено на беспилотный самолёт «Альбатрос М5» и промышленный квадрокоптер «Альбатрос Д1». Применение технологий машинного обучения для обработки изображений обеспечивает мгновенное реагирование при анализе объектов. Причем, нейронные сети «Лаборатории Касперского» умеют дообучаться, с каждым разом совершенствуя результаты. Так, например, в ходе одного из испытаний Kaspersky Neural Networks тысячи изображений высокого разрешения были обработаны за несколько минут на ноутбуке в условиях обследования пересечённой местности и ограниченной вычислительной мощности устройства.

«Наши нейросети позволяют быстро добиваться качественного результата при обработке большого массива данных, — поясняет особенности своих технологий руководитель по развитию направления Kaspersky Neural Networks Владимир Клешнин. – Триггерами для определения объекта становятся даже неуловимые глазу детали и особенности, которые может распознать только нейронная сеть. Уникальность системы заключается в том, что она может в режиме реального времени обрабатывать данные на борту нескольких беспилотников, находящихся в воздухе, и демонстрировать их в едином веб-интерфейсе для множества операторов. Это позволяет существенно повысить скорость реакции на инцидент».

Реагирование на ЧС

В условиях чрезвычайной ситуации важно правильно и быстро оценить что происходит, определить самые неотложные задачи и ориентироваться в быстро меняющейся обстановке. Это необходимо как при стихийном бедствии, так и в случае массового скопления людей или машин. Технология, предложенная «Лабораторией Касперского», может помочь службами экстренного реагирования разобраться в ситуации и спасти человеческие жизни или обеспечить безопасность важных объектов. Важно, чтобы предложенное решение прозрачно интегрировались с системами уровня «умный город» для сравнения текущей ситуации с планами и картами местности, а также могло взаимодействовать с СЦ и центрами управления регионом.

Поделиться:
Спецпроект

Spot Wave: NetApp оптимизирует облачную инфраструктуру

Подробнее
Спецпроект

Цифровая перезагрузка лесного комплекса

Подробнее


Подпишитесь
на нашу рассылку