В России разработали модель машинного обучения, которая поможет в составлении точных карт ландшафтов
Учёные Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП), разработали систему машинного обучения, которая анализирует данные с беспилотников и классифицирует объекты на местности. В основе технологии — лидар, сканирующий территорию лазерными лучами и создающий 3D-карту окружающей среды. Искусственный интеллект обрабатывает полученные данные, распознает здания, деревья, дороги, реки и другие элементы с высокой точностью.
По словам разработчиков, технология способна различать объекты даже в сложных условиях — например, среди плотной растительности или в застроенных районах. Каждый элемент на визуализированных данных получает уникальный цвет, что облегчает их распознавание. Система автоматически собирает информацию, анализирует ландшафт и позволяет быстро проводить картографирование без участия человека.
Эта разработка может применяться в экологии, строительстве, сельском хозяйстве и логистике. Она поможет вести учёт лесных массивов, контролировать состояние водоёмов, планировать инфраструктуру и даже следить за охраняемыми объектами.
