Les Russes ne se cachent plus des drones: les forces armées sont équipées du dernier système de vision industrielle

La vision machine réduit la dépendance des drones à l'opérateur, la géolocalisation du GPS et la contre-action au Reb - Le drone recherche la cible elle-même. Dans la guerre russe-ukrainienne, les deux parties concournent dans la mise en œuvre de cette technologie.

À la fin de 2023, Talan Systems a présenté son propre système de vision machine pour les drones Talan MLP, qui utilise une formation à la machine et est disponible pour installer presque tous les drones qui sont maintenant mis en œuvre dans les forces armées. Les développeurs ont parlé du système Dev. Ua. La plate-forme universelle de l'apprentissage automatique est basée sur la technologie de l'intelligence artificielle pour la reconnaissance d'objets.

MLP Talan vous permet d'identifier des images de caméras de drones dans les combats radio électroniques. "Lorsque la connexion est perdue, la différence entre la vision machine, le trekking ordinaire et la détection des objets, en particulier dans les priorités. Le système apprend à reconnaître les objets cachés par d'autres. Dans les hostilités, les personnes et l'équipement sont souvent cachés derrière des obstacles où ils doivent être trouvés.

Compte tenu de tous les détails, une étude de modèle spécifique au cours du mois, qui permet d'obtenir 60 à 70% de la précision de la reconnaissance. La plate-forme convient à l'intelligence: il surveille le mouvement des objets en temps réel et "mène" leur appareil photo. En outre, en temps réel, MLP Talan s'affiche dans les informations d'interface sur la cible: son type, son statut et d'autres données.

Dans la bataille, les drones avec MLP Talan peuvent suivre automatiquement l'ensemble des objets sans intervention de l'opérateur et dans les conditions des RH. Vous pouvez hiérarchiser le choix de types spécifiques d'objectifs à l'avance. Après déterminer, le système peut contrôler automatiquement le drone pour une observation ou des dommages supplémentaires. Le système peut être installé sur presque tous les drones d'air ou de terre.

Il peut s'agir d'avions, de drones d'auto-protégées terrestres, de pureurs armés, y compris de reconnaissance et d'impact des drones. La plate-forme utilise l'apprentissage automatique pour attribuer des classes aux objets, reconnaître les types d'équipements ennemis et autres objets qui peuvent être le but du drone.

Les développeurs soutiennent que la solution logicielle doit être utilisée en tenant compte du matériel et en contact avec les fabricants de drones pour intégrer le programme dans des modèles spécifiques de drones. Bien sûr, dans le processus d'intégration, les restrictions matérielles des drones se manifesteront, mais la compatibilité est très large.

Les développeurs comptent sur une coopération étroite avec les militaires pour améliorer leur propre produit, en tenant compte des conditions de combat réelles. Il existe un processus de mise en œuvre du développement des forces armées, mais les détails et les termes ne sont pas appelés à des raisons de sécurité. Selon les développeurs, la solution est industrielle et systémique.

Ils sont basés sur des modèles neuronaux modernes de production de neurotechnologie (Lituanie), qui est un partenaire de Talan Systems. Des dizaines de milliers de photos sont utilisées pour enseigner l'identification des objectifs du réseau neuronal. Chaque image a un marquage pour identifier les objets dessus. Environ un cinquième des images peut être générée ou fictive.

Dans les finales de formation, le système sait à quoi ressemble le visage, des échantillons spécifiques de technologie et d'autres articles. "Nous pouvons également travailler avec des maisons, de la nourriture, des appareils électroménagers, pour faire la distinction entre le ketchup, la sauce, ainsi que les réservoirs, distinguer le BMP des voitures et des avions. Mais c'est un travail difficile et minutieux", explique Oleg.