Проект: Разработка программы для обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры

В ходе реализации проекта будут проведены исследования эффективности существующих методов обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры, на основе которых будут получены следующие результаты: 1. Разработаны комбинированные алгоритмы автоматического обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, в которых будут применяться классические методы и модели нейронных сетей. 2. Выполнен поиск и сформирована базы данных радиолокационных изображений различных наземных объектов и земных покровов. 3. Разработана программа обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры. Разработанная программа позволит эффективно обнаруживать и классифицировать наземные объекты и земные покровы на радиолокационных изображениях. Потенциальными потребителями программы являются государственные органы охраны правопорядка, МЧС, Министерство обороны РФ, компании владеющие транспортно-распределительной инфраструктурой для газа и нефти, РЖД, частные охранные компании, владельцы крупных имущественных комплексов (портов, заводов, складов).

В настоящее время значительно повышается интерес к практическому использованию бортовых радиолокаторов с синтезированной апертурой (радар РСА), установленных на БПЛА. Практическое применение радаров РСА для обзора земной поверхности имеет большое значение для народного хозяйства. В качестве примеров применения радаров с РСА, установленных на БПЛА, можно перечислить следующее: • Поиск транспортных средств и людей при проведении поисково-спасательных операций, контроль передвижения и обеспечения безопасности для производственных площадок, складских терминалов, месторождений, портов и городских территорий (парки, водоохранные зоны), обнаружение наводнений. Потенциальные потребители – государственные органы охраны правопорядка, МЧС, частные охранные компании, владельцы крупных имущественных комплексов (портов, заводов, складов). • Дистанционный мониторинг объектов протяженной инфраструктуры, особенно в удаленных районах: нефтепроводов, газопроводов, ЛЭП, инфраструктурных объектов РЖД. Потенциальные потребители – компании, добывающие полезные ископаемые; компании, владеющие транспортно-распределительной инфраструктурой для газа и нефти; компании, производящие, передающие и распределяющие электроэнергию, РЖД. • Автоматизированное построение цифровых карт высот (3-D моделей) земной поверхности. Классификация земного покрова: сельскохозяйственные угодья, город, деревня, вода, лес, дорога. Потенциальные потребители – государственные органы и частные компании, занятые ГИС-технологиями, сельскохозяйственные предприятия. • Выполнение операций специального назначения. Потенциальные потребители – Министерство обороны РФ. В существующих системах обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры, обычно используют классические методы, например, байесовские классификаторы, корреляционное-экстремальный метод и иные методы классификации, основанные на минимизации апостериорных рисков. В многочисленных публикация показано, что ряде случаев методы глубоко обучения нейронных сетей могут более эффективно решать задачу обнаружения и классификации объектов и земного покрова. Таким образом, актуальной задачей является создание программного комплекса для обнаружения и классификации объектов на радиолокационных изображениях, в котором сочетаются классические подходы и современные нейросетевые технологии. Цель проекта состоит в разработке программного комплекса для обнаружения и классификации наземных объектов и земного покрова на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры, в котором применяются классические методы и нейронные сети. Основные задачи проекта заключается в следующем: 1. Анализ существующих методов обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры. 2. Анализ существующих методов классификации земного покрова на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры. 3. Поиск и формирование базы данных различных радиолокационных изображений малоразмерных объектов и земного покрова. 4. Разработка структуры программы и его функциональных возможностей. 5. Разработка математических моделей классических алгоритмов программы по обнаружению и классификации наземных объектов. 6. Разработка моделей нейронных сетей для обнаружения и классификации наземных объектов. 7. Разработка моделей нейронных сетей для классификации земного покрова. 8. Программная реализация алгоритмов на языке программирования Python. 9. Разработка графического пользовательского интерфейса. 10. Верификация и тестирование разработанной программы. Разработанная программа позволит эффективно обнаруживать и классифицировать наземные объекты и земные покровы на радиолокационных изображениях.

Разработка программы для обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры.

- аналитический обзор научно-технических достижений в исследуемой области; - патентные исследования; - теоретические исследования; - поиск и формирование базы данных различных радиолокационных изображений малоразмерных объектов и земного покрова; - разработка структуры программы и его функциональных возможностей; - разработка классических алгоритмов программы по обнаружению и классификации наземных объектов; - разработка моделей нейронных сетей для обнаружения и классификации наземных объектов; - разработка моделей нейронных сетей для классификации земного покрова; - программная реализация алгоритмов на языке программирования Python; - разработка графического пользовательского интерфейса; - верификация и тестирование разработанного программы

Новизна заключается в разработке программы для обнаружения и классификации объектов на радиолокационных изображениях, в котором сочетаются классические подходы и современные нейросетевые технологии.

Научно-технический задел по тематике проекта сформирован в результате: 1. Выполнения НИР «Создание макета функционального программного обеспечения для формирования изображения земной поверхности при совместной обработке данных от различных информационных источников и автоматического распознавания наземных объектов в бортовом интегрированном радиолокационно -оптическом комплексе» шифр «Распознавание-Т»; 2. Выполнения совместно с ООО «ЛЭМЗ-Т» работ по формированию базы данных и разработки моделей нейронных сетей для распознавания БПЛА, разработки и установки тестовой модели нейронной сети на микрокомпьютер с нейронным процессором для распознавания объектов на оптическом изображении. Основные публикации: 1. Распознавание наземных объектов на радиолокационном изображении с применением сверточной нейронной сети / В. И. Вебер, В. Ю. Куприц, А. А. Мещеряков, М. В. Куприц // Ural Radio Engineering Journal. – 2022. – Т. 6, № 1. – С. 93-101. – DOI 10.15826/urej.2022.6.1.005. – EDN RVPVSI. 2. Вебер, В. И. Исследование эффективности автоматической системы обнаружения и распознавания объектов на радиолокационном изображении с применением нейронных сетей / В. И. Вебер, В. Ю. Куприц, К. Д. Зайков // Ural Radio Engineering Journal. – 2022. – Т. 6, № 3. – С. 296-309. – DOI 10.15826/urej.2022.6.3.004. – EDN WAUYNL. 3. Метрики оценки качества работы классификатора малоразмерных объектов на радиолокационном изображении, полученном с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой / Ф. А. Эрин, В. И. Вебер, В. Ю. Куприц, А. А. Нетесов // Инфокоммуникационные и радиоэлектронные технологии. – 2022. – Т. 5, № 4. – С. 436-444. – DOI 10.29039/2587-9936.2022.05.4.32. – EDN MFQLJF.

Большинство существующих программ обнаружения и распознавания объектов на радиолокационном изображении предполагают обработку снимков с космических аппаратов. Например, PHOTOMOD Radar - программа для обработки данных дистанционного зондирования Земли, полученных радиолокаторами с синтезированной апертурой антенны. Разрабатываемая программа будет преимущественно ориентирована на обработку радиолокационных изображений, полученных с бортовых радиолокаторов с синтезированной апертурой, установленных на различные типы БПЛА. В разрабатываемой программе будут учитываться особенности формирования радиолокационного изображения с помощью бортовых радаров, что позволить получить конкурентные преимущества по сравнению с аналогичными программами, рассчитанными на обработку спутниковых снимков Земли.