АРХАНГЕЛЬСК, 2 июня. /ТАСС/. Технологию обнаружения айсбергов на радиолокационных изображениях разработали в Северном Арктическом федеральном университете (САФУ) в Архангельске, сообщает пресс-служба вуза. Для этого предложено использовать нейросети с искусственно увеличенным объемом обучающей выборки, проблема обнаружения айсбергов остается важной, поскольку возрастает интенсивность движения судов в Арктике.

"Для достижения высокой точности модель необходимо обучать на большом объеме данных. Проблема в том, что большинство сервисов, предоставляющих радиолокационные снимки, платные, а среди бесплатных ресурсов мало подходящих данных, пояснил автор идеи Матвей Караткевич. Для преодоления этого ограничения он предложил искусственно увеличивать объем обучающей выборки за счет визуальных аугментаций (процесс увеличения чего-либо - прим. ТАСС): добавление шума, зеркальное отражение, повороты изображений и другие преобразования", - сказали в пресс-службе.

Столкновения кораблей с айсбергами - большая редкость, тем не менее, совершенствование систем их обнаружения остается важным. Возрастает интенсивность использования арктических морских путей, что увеличивает объемы данных, необходимых для надежного детектирования. Айсберги отличаются непредсказуемой траекторией движения, усложняя прогнозирование их поведения. В связи с глобальным потеплением, количество айсбергов в океане продолжает расти, что усиливает необходимость точных и своевременных методов их выявления.

Несмотря на то, что современные спутниковые системы обеспечивают глобальное покрытие всей поверхности Земли, проблема расшифровки спутниковых и радиолокационных снимков остается актуальной. Радиолокационные методы позволяют выявлять аномалии в сигнале, но не могут определить их природу: является ли отражение айсбергом, кораблем или следствием волнения на водной поверхности. В отличие от оптической съемки, радиолокационная система "ощупывает" поверхность радиоволнами и способна работать в любое время суток и условиях плохой видимости - поэтому ее активно используют в мореплавании.

Например, можно обучить нейросеть распознавать характерные признаки кораблей - повышенную яркость отраженного сигнала или типичное соотношение длины и ширины судна.

Разработчик рекомендует использовать современные архитектуры нейронных сетей, которые позволят решать задачу детектирования айсбергов быстрее и с меньшими вычислительными затратами по сравнению с традиционными методами.