В Политехе разработали интеллектуальное программное обеспечение для аудиального распознавания типов БПЛА
В Политехе разработали интеллектуальное программное обеспечение для аудиального распознавания типов БПЛА
Система способна преодолевать факторы, ограничивающие распознавание беспилотных летательных аппаратов, эффективно работать в условиях городского шума и плохой видимости и адаптироваться к новым моделям дронов
Выпускник кафедры «Прикладные информационные технологии» Института прикладных информационных технологий и коммуникаций СГТУ имени Гагарина Ю.А. Сергей Кузнецов выступил создателем модуля, который идентифицирует дроны по их акустическим сигналам в условиях фоновых шумов и изменяющихся операционных сценариев. Работу над данным программным обеспечением он вёл под руководством кандидата технических наук, доцента кафедры ПИТ Михаила Королёва.
«Расширение функционала БПЛА сопровождается ростом рисков, связанных с их несанкционированным использованием. Традиционные методы идентификации, как визуальное или радиолокационное обнаружение, имеют ограничения: они малоэффективны в условиях плохой видимости, требуют значительных ресурсов и не всегда обеспечивают скрытность. Поэтому актуальной задачей становится разработка альтернативных подходов, среди которых – анализ акустических сигналов, генерируемых БПЛА», - поделился разработчик.
В рамках работы над программой автором было проведено комплексное исследование, которое позволило выявить ключевые ограничения существующих систем обнаружения беспилотников, анализировались коммерческие и исследовательские решения, которые уже используются в этой сфере. В результате разработчик предложил гибридный подход, сочетающий методы частотно-временного анализа звука с алгоритмами глубокого обучения с помощью искусственного интеллекта.
«Мы стремились создать универсальный инструмент для систем безопасности и мониторинга. Наше решение интегрируется в существующую инфраструктуру, работает на стандартном оборудовании и снижает риски несанкционированного использования БПЛА за счёт раннего обнаружения. Тестирование подтвердило эффективность в условиях городской среды, где система корректно выделяет акустические паттерны дронов на фоне шумов. Результаты работы могут стать основой для развития интеллектуальных систем анализа звука в реальном времени, включая задачи экологического мониторинга или промышленной диагностики», - обозначил Сергей Кузнецов.
По информации пресс-службы СГТУ им. Гагарина Ю.А.
