Розробка системи виявлення та класифікації наземних вибухонебезпечних предметів за допомогою машинного навчання (MineGuard)
08.05.2024
Розробка системи виявлення та класифікації наземних вибухонебезпечних предметів за допомогою машинного навчання (MineGuard)
Наземні міни становлять велику загрозу для цивільного населення та військовослужбовців у зонах конфліктів по всьому світу. Ці приховані вибухові пристрої можуть мати руйнівні наслідки, включаючи загибель людей, поранення і пошкодження інфраструктури. Розробка ефективних методів виявлення і класифікації наземних мін має вирішальне значення для гуманітарних зусиль, миротворчих місій і безпеки цивільного населення.
Тема виявлення та класифікації наземних мін є актуальною з кількох причин:
· Гуманітарний вплив: здатність точно виявляти і класифікувати наземні міни може врятувати життя і запобігти пораненням. Використовуючи методи машинного навчання, ми можемо підвищити ефективність і точність виявлення наземних мін, зменшуючи ризик для цивільних і військових.
· Проблеми традиційних підходів: традиційні методи розмінування за допомогою металошукачів і ручні методи мають свої обмеження. Металодетектори можуть помилково виявляти інші поховані металеві предмети, а виявлення вибухо-небезпечних предметів вручну займає багато часу, є небезпечним і дорогим. Машинне навчання пропонує багатообіцяючу альтернативу для вирішення цих проблем.
Ідеєю стартапу MineGuard є розробити набір для встановлення на дрон для дистанційного виявлення мін. Ця система повинна точно виявляти і класифікувати наземні міни на основі даних від трьох сенсорів: RGB камери, тепловізора та металошукача.
На цей момент завершена стадія розробки основного функціонала набору. Наразі проєкт перебуває на етапі польових випробувань із використанням придбаного на власні кошти FPV дрона.
Завершено навчання всіх трьох нейромереж, а також основної програми, яка записує виявлені міни на карту. Надалі планується покращення точності моделей та кількості типу мін, які ці моделі здатні розпізнати.
Назва конкурсу: Конкурс «Вирішення практичних задач із застосуванням штучного інтелекту»
ПІБ Співвиконавців: Гімонов Марко Миколайович, Говоруха Ілля Віталійович
ПІБ Керівника/Куратора: Водка Олексій Олександрович, Мєтєльов Володимир Олександрович
ПІБ конкурсанта: Гiмонов Марко Миколайович
Країна: Україна
Область: Харківська область
Назва НЗ: Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
Учасник фіналу: Так
Місце Фінал: 2
Оцінка журі: 2,6
Файл статті (pdf): Завантажити
