Новая нейросеть Ростеха повысит дальность обнаружения БПЛА на 40%
![](http://www.aex.ru/images/media/900/35216.jpg)
![](http://www.aex.ru/images/media/600/35216.jpg)
ЦНИИ «Циклон» холдинга «Росэлектроника» (входит в Госкорпорацию Ростех) разработал нейросеть для оптических средств обнаружения беспилотных летательных аппаратов, которая позволит увеличить дальность их действия на 40%.
Нейросеть предназначена для автоматизации работы оптических средств обнаружения беспилотников, сканирующих небо вокруг охраняемых зон. Технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта способны обнаружить летательный аппарат заранее, классифицировать его и в случае выявления угрозы уведомить оператора для дальнейшего принятия мер по подавлению БПЛА. Нейросеть также позволяет перевести систему противодействия дронам в полностью автономный режим работы.
Разработчики ЦНИИ «Циклон» использовали ансамбль из нескольких оптимизированных нейросетей, что позволило добиться кумулятивного эффекта от их применения.
«Проект, реализованный специалистами по машинному обучению ЦНИИ «Циклон», продемонстрировал высокую эффективность и потенциал для дальнейшего развития в сфере обеспечения безопасности. По нашей приблизительной оценке, созданная нейросеть по сравнению с аналогичными ИТ-решениями способна увеличить дальность действия систем обнаружения БПЛА примерно на 40%. Данная технология может применяться на различных объектах критической инфраструктуры, а также для охраны частной территории от незаконного нарушения границ», – сказал технический директор ЦНИИ «Циклон» Юрий Коваль.
Команда ЦНИИ «Циклон» создала нейросеть в рамках масштабного хакатона по разработке цифровых решений для госструктур, бизнеса и регионов «Лидеры цифровой трансформации». Перед участниками ставилась задача разработать детектор воздушных объектов, который будет обнаруживать любой летящий объект и классифицировать его на предмет угрозы. Разработка команды ЦНИИ «Циклон» получила высокую оценку экспертов и удостоилась призового места по итогам конкурса.
![](/images/tr.gif)