{УСЛУГА}
Разработка алгоритмов компьютерного зрения для коптеров
Разрабатываем алгоритмы компьютерного зрения для коптеров: распознавание объектов, навигация, предотвращение столкновений, анализ видео и фото. Интегрируем ИИ для автономных полетов, повышения точности и автоматизации задач в различных сферах.
алгоритмы позволяют дронам:
{}
01
Автономно ориентироваться в пространстве
02
Идентифицировать объекты и препятствия
03
Создавать 3D-карты
04
Принимать решения на основе визуальной информации.
Эти технологии расширяют функционал беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для применения в сельском хозяйстве, промышленности, логистике и других сферах.
Сферы применения
Сельское хозяйство
- Мониторинг состояния посевов, растений, зон влажности и урожайности.
- Точечное внесение удобрений и препаратов.
- Карты полей и контроль за техникой.
Лесное хозяйство
- Обнаружение незаконных вырубок и пожаров.
- Оценка состояния лесов, инвентаризация, создание кадастровых карт.
- Наблюдение за биоразнообразием и охрана экосистем.
Логистика
- Доставка грузов и оптимизация маршрутов.
- Контроль транспортных потоков и состояния дорог.
- Анализ железнодорожных путей и терминалов.
Охрана и безопасность
- Наблюдение за объектами и патрулирование.
- Мониторинг шахт и зон добычи полезных ископаемых.
Строительство и урбанистика
- Мониторинг строительных площадок.
- Контроль состояния инфраструктуры и городских объектов.
Промышленность и энергетика
- Инспекция ЛЭП, солнечных панелей, трубопроводов.
- Мониторинг оборудования и конструкций.
алгоритмы позволяют дронам:
Мониторинг объектов
анализ состояния растений, инфраструктуры и природных объектов
Автоматизация процессов
инспекция объектов, поисково-спасательные операции, наблюдение за территориями
Технические решения
Улучшение качества изображений
шумоподавление, повышение разрешения, цветокоррекция для получения точных данных
Сегментация изображений
маркировка и анализ полей, участков и объектов (семантическая сегментация)
3D-реконструкция и SLAM
построение трёхмерных моделей местности или объектов с использованием визуального SLAM или лидаров
Обнаружение и распознавание объектов
нейронные сети (YOLO, Faster R-CNN) для идентификации объектов
SLAM — одновременные локализация и построение карты. Проще говоря, основная функция SLAM — дать дронам возможность определять свое местоположение в режиме реального времени при построении карты.
Преимущества для бизнеса
автоматизация рутинных и трудоёмких задач
Эффективность
01
снижение затрат на рабочую силу и исключение ошибок
Экономия
02
Точность
высокая точность обнаружения и анализа даже при слабом освещении или сложных погодных условиях
03
Безопасность
выполнение работ в опасных местах (инспекция высотных сооружений, подземных объектов и пр.) без участия человека
03
Возможные направления
{}
Сельское хозяйство
- Мониторинг урожая с использованием мультиспектральных и RGB-камер
- Обнаружение вредителей, болезней и прогнозироваие урожайности.
Инспекция инфраструктуры
- Проверка линий электропередач, мостов, трубопроводов
- Выявление дефектов, утечек и предотвращение аварий
03
Создавать 3D-карты
Поисково-спасательные операции
Тепловизоры и компьютерное зрение для поиска людей и животных на сложной местности