Для госмониторинга земель в России адаптировали нейросети
Нейросети, используемые для обработки данных с беспилотников с лазерными радарами, адаптировали для государственного мониторинга земель в России. Разработка такого алгоритма позволит автоматизировать рутинные процессы при земельном планировании. Об этом пишет ТАСС Наука со ссылкой на Центр научной коммуникации МФТИ.
«Вместо того, чтобы тратить целый день на обход земельных участков, мы запускаем беспилотник с лидаром, делаем съемку. Чистим данные от шумов и отправляем в нейросеть. Она сегментирует и классифицирует данные так, что мы понимаем, где на территории есть здания».
Исследователи пришли к такому выводу при проведении экспериментов с нейросетью на базе алгоритма PointNext, созданного для обработки данных с лидаров — лазерных радаров. Подобные устройства в последние годы начали активно устанавливать на корпус различных БПЛА.
Ученые из нашей страны адаптировали алгоритм PointNext для выявления различных объектов на антропогенных ландшафтах, в том числе для поиска построек, деревьев, свободной и неиспользуемой земли, крыш зданий и прочих неровностей поверхности. В результате этого система ИИ научилась распознавать объекты в наборах данных с лидаров с 99,98% точностью, что в перспективе позволит использовать её для автоматизированного мониторинга земель.
Узнавайте первыми актуальные новости сельхозтехники России и мира на наших страницах в Яндекс Дзен и ВКонтакте, а также на каналах в Telegram и YouTube.
В Подмосковье использование сельхозземель будут отслеживать через зондирование со спутников
Красноярские ученые придумали, как следить за посевами из космоса