Разработка программы для обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, полученных с бортового радиолокатора с синтезированием апертуры
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. • Дистанционный мониторинг объектов протяженной инфраструктуры, особенно в удаленных районах: нефтепроводов, газопроводов, ЛЭП, инфраструктурных объектов РЖД. • Автоматизированное построение цифровых карт высот (3-D моделей) земной поверхности. Классификация земного покрова: сельскохозяйственные угодья, город, деревня, вода, лес, дорога. • 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. Разработка комбинированных алгоритмов автоматического обнаружения и классификации наземных объектов на радиолокационных изображениях, в которых будут применяться классические методы и модели нейронных сетей. 2. Поиск и формирование базы данных радиолокационных изображений различных наземных объектов и земных покровов. 3. Разработка программы 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.