Учёные из института динамики систем и теории управления (ИДСТУ) имени В. М. Матросова СО РАН обучили нейронную сеть ResNet50 распознавать объекты на космических снимках Байкальской природной территории (БПТ). О научном достижении сообщает ТАСС со ссылкой на Минобрнауки РФ.
Пресс-служба ведомства подчеркнула, что нейросеть поможет осуществлять контроль за лесами — выявлять незаконные лесосеки и заболевания зелёных массивов. Также с её помощью учёные смогут исследовать биоразнообразие района.
Научный сотрудник ИДСТУ Юрий Авраменко подчеркнул, что одной из ключевых задач оперативного мониторинга по обработке космических снимков является составление карты БПТ:
«При помощи данной карты можно оценивать состояние сельскохозяйственных и лесных угодий, выявлять места незаконных рубок и выгоревших после пожаров территорий», — заявил он.
Теперь ResNet50 способна распознавать 12 классов объектов на базе полученных со спутника Sentinel-2 снимков. К ним относятся пастбища, редколесье, вырубки, кустарники, хвойный, лиственный и смешанный леса, вода и т. д. При этом точность распознавания составляет по ряду объектов свыше 95%.
Вкалывают сканеры, а не человек
Трендом последних лет стала автоматизация производственных процессов промышленности. Деревообрабатывающие и мебельные предприятия не остались в стороне. Развитие технологий позволило ускорить процесс изготовления продукции, улучшить её качество,...
Читать далее...
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.