Томские ученые разрабатывают ПО для улучшения "зрения" подводных роботов

Технология исследователей работает на основе нейроэволюционного подхода 17 Ноябрь 2015, 09:10
Ученые из Томского Политехнического Университета работают над алгоритмами для автоматического улучшения качества подводных изображений, которые подводные роботы используют для определения объектов.
Технология исследователей работает на основе нейроэволюционного подхода, при котором настройка искусственных нейронных сетей происходит при помощи эволюционных алгоритмов по принципу организации нервных клеток живого организма.
"Мы разрабатываем софт для автоматического улучшения качества изображений, и сейчас появилась возможность внедрить его в мегапроект по автономным подводным аппаратам. Программы хорошо работают, но под водой мы их не испытывали, поэтому необходимо провести тесты и, возможно, что-то скорректировать", - сообщил профессор кафедры вычислительной техники ТПУ Владимир Спицын.
Ученые отмечают, что роботу нужно обнаружить и правильно определить подводные объекты, однако иногда это сложно сделать из-за мутной воды или плохой видимости в слабо освещенных местах. Однако алгоритм исследователей улучшают качество изображений и скорость обработки фото.
Политехники разрабатывают программное обеспечение для автоматического улучшения качества изображений для подводных роботов.
"Скорость нашей системы — порядка десяти кадров в секунду для изображений размером 512 на 512 пикселей. Для работы хватает мощности обычного персонального компьютера", - добавил Спицын.