Полное описание

Зоев, Иван Владимирович. Интеллектуальная система компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов для мониторинга технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли / И. В. Зоев, Н. Г. Марков, С. Е. Рыжова. - DOI 10.18799/24131830/2019/11/2346. - Текст : непосредственный // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - Томск : Изд-во ТПУ, 2019. - Т. 330, № 11. - С. 34-49. - Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.15	004.93
28.23.27	004.896
36.01.29	623.746.4-519
	528.7

Рубрики:
Искусственный интеллект
Компьютерное зрение
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА)
Геодезия -- Аэрофотосъемка
Аэрофотосъемка

Кл.слова (ненормированные): беспилотные летательные аппараты -- мониторинг опасных технологических объектов нефтегазовой отрасли -- система компьютерного зрения -- свёрточные нейронные сети -- программируемые логические интегральные схемы -- unmanned aerial vehicles -- monitoring hazardous technological objects of oil and gas industry -- computer vision system -- convolutional neural networks -- field programmable gate array
Аннотация: Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания современных компьютерных систем для мониторинга опасных технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли. Цель: создание интеллектуальной системы компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов, позволяющей вести мониторинг опасных технологических объектов и анализ данных мониторинга в режиме реального времени на борту беспилотных летательных аппаратов. Объекты: концепция построения интеллектуальной системы компьютерного зрения; новые архитектуры свёрточных нейронных сетей, аппаратно-реализованные на программируемых логических интегральных схемах; метод унификации вычислительных блоков и способы параллельных вычислений в аппаратных свёрточных нейронных сетях; алгоритмы помехоустойчивого кодирования/декодирования данных при обменах сообщениями между наземной и бортовой компонентами интеллектуальной системы компьютерного зрения. Методы: методы классификации и детектирования объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей; методы глубокого обучения свёрточных нейронных сетей; методы проектирования программно-аппаратных систем. Результаты. Проведён анализ современного состояния исследований в области систем мониторинга опасных технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли; разработана концепция создания интеллектуальной системы компьютерного зрения на основе беспилотных летательных аппаратов для мониторинга опасных объектов. Базовой в концепции является идея анализа изображений, полученных при мониторинге технологических объектов и прилегающих к ним территорий, непосредственно на борту беспилотных летательных аппаратов в режиме реального времени. Более того, показано, что для обеспечения такого анализа в реальном времени необходимо применять аппаратно-реализованные свёрточные нейронные сети. Для интеллектуальной системы компьютерного зрения разработаны архитектуры свёрточных нейронных сетей из перспективных подклассов LeNet5 и YOLO; предложены алгоритмы помехоустойчивого кодирования/декодирования данных при обмене сообщениями между наземной и бортовой компонентами системы компьютерного зрения; разработан оригинальный метод организации вычислений в аппаратных свёрточных нейронных сетях на программируемых логических интегральных схемах, отличающийся от известных использованием унифицированных вычислительных блоков; предложены новые способы параллельных вычислений в слоях таких свёрточных нейронных сетей. Разработана архитектура вычислительного устройства беспилотных летательных аппаратов, включающего блоки аппаратной свёрточной нейронной сети и кодер/декодер данных. Устройство создано на основе системы на кристалле Cyclone V SX компании Altera; получены первые результаты исследования эффективности этого устройства; разработано программное обеспечение наземной компоненты системы компьютерного зрения.
Доп. точки доступа:
Марков, Николай Григорьевич
Рыжова, Светлана Евгеньевна
Томский политехнический университет


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -890755-689764)

Шифр в сводном ЭК: c772d7de8f8d14a524a9f59b18edd1e1

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽