Росіяни більше не сховаються від дронів: ЗСУ оснащують новітньою системою машинного зору

Машинний зір зменшує залежність безпілотників від оператора, геолокації GPS та протидії засобів РЕБ — дрон сам шукає ціль. У російсько-українській війні обидві сторони змагаються у впровадженні цієї технології.

Наприкінці 2023 року компанія Talan Systems презентувала власну систему машинного зору для безпілотників MLP TALAN, яка використовує машинне навчання та доступна для встановлення майже на всі дрони, яку зараз впроваджують у ЗСУ. Розробники розповіли про систему сайту dev. ua.

Універсальна платформа машинного навчання заснована на технології штучного інтелекту для розпізнавання об'єктів. MLP TALAN дозволяє виявляти зображення об’єктів з камер безпілотників в умовах радіоелектронної боротьби.

"Коли втрачається зв’язок, стає очевидною різниця між Machine Vision, звичайним трекінгом і виявленням об'єктів, особливо у пріоритетах. Це має бути must-have у військових технологіях на сьогоднішній момент", — розповідає Олег Аміргусейнов, один зі співзасновників компанії.

Систему навчають розпізнавати об’єкти, приховані за іншими. В умовах бойових дій люди та техніка часто ховаються за перешкодами, де їх треба знайти.

З урахуванням усіх деталей одна конкретна модель навчається протягом місяця, що дозволяє отримати 60–70% точності розпізнавання. Платформа придатна для розвідки: вона відстежує рух об'єктів у реальному часі та "веде" їх камерою.

Також у реальному часі MLP TALAN відображає в інтерфейсі інформацію про ціль: її тип, статус та інші дані. В бою дрони з MLP TALAN можуть автоматично відстежувати цілі об'єкти без втручання оператора та в умовах РЕБ.

Можна заздалегідь встановити кожному безпілотнику пріоритети вибору конкретних типів цілей. Після визначення система може автоматично керувати дроном для подальшого спостереження чи ураження цілі.

Систему можна встановити практично на будь-який повітряний чи наземний безпілотник. Це можуть бути літальні апарати, наземні самохідні дрони, збройні турелі, зокрема розвідувальні та ударні БПЛА.

Платформа використовує машинне навчання для привласнення класів об’єктам, розпізнавання видів техніки супротивника та інших об’єктів, яки можуть стати ціллю дрона.

Розробники стверджують, що програмне рішення потрібно використовувати з урахуванням апаратної частини та в контакті з виробниками дронів для інтеграції програми у конкретні моделі безпілотників.

Звичайно, у процесі інтеграції будуть виявлятися апаратні обмеження дронів, але сумісність є дуже широкою. Розробники розраховують на тісну співпрацю з військовими для покращення власного продукту з урахуванням реальних бойових умов.

Йде процес впровадження розробки у використання ЗСУ, але деталі та терміни не називаються із міркувань безпеки. За словами розробників, у рішення закладаний промисловий та системний характер.

Вони базуються на сучасних нейронних моделях виробництва компанії Neurotechnology (Литва), яка є партнером Talan Systems. Для навчання ідентифікації цілей нейромережа використовує десятки тисяч фото. Кожне зображення має маркування для ідентифікації об’єктів на ньому.

Приблизно п'ята частина зображень можуть бути згенерованими чи вигаданими. У фіналі навчання система знає, який вигляд мають обличчя, конкретні зразки техніки та інші предмети.

"Так само ми можемо працювати з будинками, їжею, технікою, можемо навчити розрізняти марки кетчупу, соусу, а також, танки, розрізняти БМП від машин та літаків. Але це важка та кропітка робота", — пояснює Олег.

Як повідомлялося раніше, машинний зір дронів зменшує залежність від навичок оператора, а також може нівелювати роль окопного РЕБ, через автоматичне захоплення цілей безпілотником. Російські окупанти також розпочали впровадження машинного зору у БПЛА.