«Лаборатория Касперского» представляет свою новую разработку — систему для аналитики чрезвычайных ситуаций Kaspersky Neural Networks. Решение пригодится в условиях стихийных бедствий, на массовых мероприятиях с большим скоплением людей, в мегаполисах при сложном трафике на дорогах. Анализ данных происходит в режиме реального времени с борта беспилотника при помощи нейронных сетей.
Система Kaspersky Neural Networks предназначена для решения трёх основных задач: поиска пропавших людей, животных и объектов (например, смытых наводнением домов) в труднодоступных районах; оценки ущерба при чрезвычайных происшествиях с использованием снимков с воздуха; анализа данных, необходимых для ведения геодезической, картографической и кадастровой деятельности, а также организации дорожного движения.
В рамках партнёрства с российским производителем беспилотных летательных аппаратов «Альбатрос» решение Kaspersky Neural Networks уже установлено на беспилотный самолёт «Альбатрос М5» и промышленный квадрокоптер «Альбатрос Д1».
При разработке системы эксперты уделили особое внимание технологиям обнаружения малых объектов в условиях ограниченной видимости. Например, во время стихийных бедствий часто стоит задача не только найти уцелевшие смытые строения, но и отличить хозяйственные постройки от жилых, а также определить концентрацию объектов на территории затопления.
Применение технологий машинного обучения для обработки изображений обеспечивает мгновенное реагирование при анализе объектов. Так, например, в ходе одного из испытаний Kaspersky Neural Networks тысячи изображений высокого разрешения были обработаны за несколько минут на ноутбуке в условиях работы на пересечённой местности и ограниченной вычислительной мощности устройства.
Нейронные сети «Лаборатории Касперского» умеют дообучаться, с каждым разом совершенствуя результаты. Решение тренировано на десятках тысяч изображений и умеет распознавать и классифицировать по группам людей, дома, автомобили, животных и другие объекты. При этом обработка данных может вестись как на борту БПЛА, например беспилотника «Альбатрос» серии М, так и на сервере или ноутбуке по окончании полётов.
«Наши нейросети позволяют быстро добиваться качественного результата при обработке большого массива данных. Триггерами для определения объекта становятся даже неуловимые глазу детали и особенности, которые может распознать только нейронная сеть, — рассказывает Владимир Клешнин, руководитель по развитию направления Kaspersky Neural Networks. — Уникальность системы заключается в том, что она может в режиме реального времени обрабатывать данные на борту нескольких беспилотников, находящихся в воздухе, и демонстрировать их в едином веб-интерфейсе для множества операторов. Это позволяет существенно повысить скорость реакции на инцидент».
По мнению создателей системы, она будет актуальна, прежде всего, для нужд МЧС и поисково-спасательных отрядов. В крупных промышленных предприятиях, например ЦОДД, решение может использоваться в качестве инструмента контроля трафика.
«Мы рассчитываем, что Kaspersky Neural Networks будет пользоваться широким спросом на рынке. Большой опыт применения дронов для оказания услуг в разных сферах позволяет нам прогнозировать рост спроса на беспилотники с компьютерным зрением. Система, изначально ориентированная на аналитику происшествий и поиск людей, может стать надёжным помощником для сельхозпредприятий, строительных и нефтяных компаний, а также организаций, обслуживающих вышки сотовой связи. Сотрудничество с Kaspersky Neural Networks даёт нам ту гибкость, которая нужна сегодняшнему заказчику с его растущими потребностями в интеллектуальных осмотрах с воздуха», — рассказывает Никита Калмыков, генеральный директор ООО «Альбатрос».
