Ученые из Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения разработали модель машинного обучения для изучения характеристик местности. Эта модель способна автоматически собирать данные с воздушных беспилотников и проводить их обработку, включая классификацию различных объектов.

Разработчики акцентируют внимание на том, что интеллектуальные алгоритмы позволяют эффективно осуществлять картографию и определять типы объектов. Так, беспилотник оборудуется лидаром, который измеряет расстояние до объектов и формирует облако точек в формате 3D. В процессе полета дрон проводит сканирование территории, собирая точки, соответствующие деревьям, зданиям, рекам, дорогам, тропинкам и другим элементам ландшафта. Собранные данные отправляются на сервер для дальнейшей обработки.

Затем проводится анализ ландшафтных особенностей. Ключевым преимуществом данной разработки является ее способность точно распознавать несколько типов объектов и охватывать большие площади для анализа.

Ученые считают, что решение найдет применение в различных областях, таких как лесоводство и экологические исследования, строительные и кадастровые работы, сельское хозяйство, логистическая деятельность, мониторинг водных ресурсов и охрана объектов.