"Лаборатория Касперского" научила беспилотники распознавать объекты на фотографиях в реальном времени. Система предназначена в первую очередь для работы в условиях чрезвычайных ситуаций – когда нужно быстро оценить последствия наводнения, лесного пожара на большой площади или найти людей, потерявшихся в лесу. Тут идея в том, что нейросети и машинное зрение при правильном подходе может быть не хуже профессионального специалиста по расшифровке аэрофотоснимков. И совершенно точно дешевле. И легче масштабируется.
Владимир Клешнин, руководитель по развитию направления Kaspersky Neural Networks: "Лично я на некоторых фотографиях человека даже не вижу. А нейросеть его находит, потому что там видно фрагмент плеча, руки, ноги, тень – иногда такое тоже бывает. И вот эти результаты, которые показывает нейросеть, намного лучше, чем результаты операторов. И скорость работы нейросети, конечно, подкупает. Наша нейронка находит даже полуразрушенные дома, на фотографиях, в частности, был дом, который несет по реке. И это как раз один из таких классических кейсов, что нейронная сеть может находить объекты в неожиданных местах, там, где человек мог и не заметить".
Сама идея применить нейросеть для анализа таких снимков не новая. Но до сих пор на рынке (во всяком случае, на российском), как говорят в "Лаборатории", не было решений, которые могут работать в режиме реального времени. А здесь как раз такое. На беспилотник крепится небольшой вычислительный комплекс, который обрабатывает картинку сразу и передает уже готовый материал. То есть с отметками вроде – "вот, кажется, здесь потерявшийся человек". Более того, в единой связке могут работать несколько беспилотников. Они передают данные по радиоканалу на единый сервер, и это дополнительно ускоряет обработку информации. Что в некоторых случаях бывает критически важно.
Владимир Клешнин, руководитель по развитию направления Kaspersky Neural Networks: "Если мы говорим о поиске людей в лесу, то здесь, конечно, время — это ключевой фактор. У большинства существующих систем работа устроена следующим образом – беспилотник облетает площадь, из него выгружается данные, обрабатываются, и получается какой-то результат. Мы делаем вычисления прямо на борту, пропускаем эти этапы и получаем выигрыш по времени".
Сейчас система работает с промышленными беспилотниками. Каждый такой аппарат стоит по несколько миллионов рублей, с системой от "Лаборатории" – от 3 до 6 миллионов. Но в компании уверяют, что ее можно адаптировать и для обычных квадрокоптеров. Правда, качество распознавания объектов на них может быть ниже. Как минимум, из-за того, что на сколь-нибудь доступных аппаратах сами по себе камеры не того класса и качества.
Пока же, говорят в "Лаборатории Касперского", главных проблем две. Первая – это особенность работы в разных погодных условиях. Например, очевидно, что ночью видно плохо, там нужен тепловизор, а это увеличивает стоимость комплекта. Вторая – в отсутствии качественных наборов данных. Потому что нейросеть может анализировать и качество посевов, и искать нелегальных лесорубов, и считать число редких животных. Но для этого требуются снимки всего этого хорошего качества, в разных условиях и в больших количествах. А их зачастую просто нет. Но если такой материал добыть, то нейросеть, как говорят, можно перенастроить на новую задачу всего за несколько недель.
