Мы тестируем новую версию сайта. Эта версия обновляться не будет. Приносим извинения за временные неудобства.
We are testing a new version of the site. This version will not be updated. We apologise for any temporary inconvenience.
Estamos probando una nueva versión del sitio. Esta versión no se actualizará. Rogamos disculpen las molestias.

Статистика сайта

В Архиве зарегистрировано 35225 фактов из 177 стран, относящихся к 1198 феноменам. Из них раскрыто 2834, еще 11033 находятся в стадии проверки на соответствие одной из 322 версий.

0 фактов было добавлено за последние сутки.

Поделиться историей

Вы находитесь в разделе "Новости"

В этом разделе аккумулируются опубликованные в СМИ мировые новости, касающиеся фактов, феноменов и/или версий.

Искусственный интеллект научился искать китайские зенитные комплексы

Добавлен вт, 13/08/2019
Источники
Дата публикации
пт, 06/10/2017
Версии

Центр геопространственной разведки Миссурийского университета с помощью методов глубокого обучения разработал алгоритм, способный на спутниковых или аэрофотоснимках находить китайские зенитные ракетные комплексы. По оценке ученых, использование их алгоритма позволит обрабатывать разведывательную съемку в 80 раз быстрее людей. Работа исследователей опубликована в SPIE Journal of Applied Remote Sensing, а краткое ее изложение приводит Aviation Week.

В настоящее время обработка разведывательных данных ведется специально обученными специалистами, владеющими методами быстрого поиска различных важных объектов на фотографиях и видеозаписях. Для поиска зенитных комплексов, например, используются, в том числе, типичные приметы, по которым можно с высокой долей вероятности говорить о местах их размещения. Так, в Китае места с размещением таких комплексов на снимках можно узнать, например, по типичному круговому расположению машин (но бывает и нетипичное расположение).

Центр геопространственной разведки — одна из американских организаций, отвечающих за подготовку специалистов по поиску военной техники противника на разведывательных снимках. Свой опыт в анализе фотографий специалисты центра и использовали при обучении нейросети. Исследователи использовали для обучения несколько сверточных нейросетей: CaffeNet, GoogLeNet, ResNet-50 и ResNet-101. Обучение нейросетей производилось на фотографиях известных китайских зенитных установок и снимках типичиных и нетипичных мест их размещения.

После обучения нейросеть GoogLeNet показывала наилучший средний результат распознавания для снимков с установленным уровнем уверенности в конечном результате более 70 процентов. В то же время ResNet-101 продемонстрировала наилучшее быстродействие с высоким результатом с уровнем уверенности менее 70 процентов. Проверка обученных сетей производилась на неизвестных им снимках. Эти же фотографии были предложены специалистам по обнаружению зенитных ракетных комплексов. В итоге нейросети с точностью 0,9 нашли зенитные установки за 42 минуты. У людей эти показатели составили 0,9 и 60 часов.

Новости со схожими версиями


Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии

Друзья сайта

  • Мир тайн — сайт о таинственном
  • Activite-Paranormale
  • UFOlats
  • Новый Бестиарий
  • The Field Reports
  • UFO Meldpunt Nederland
  • GRUPO DE ESTUDOS DE UFOLOGIA CIENTÍFICA
  • Паранормальная наука, наука об аномалиях
  • Новости уфологии
  • UFO Insights
  • Mundo Ovnis

Внимание!

18+

Сайт содержит материалы, не рекомендуемые для просмотра впечатлительным людям.

Орфографическая ошибка в тексте:
Чтобы сообщить об ошибке, нажмите кнопку "Отправить сообщение об ошибке". Также вы можете добавить свой комментарий.