Челябинские ученые создают безрадарную 3D-технологию обнаружения ракет и метеоритов

Ответы на эти вопросы могут дать уникальные разработки челябинских ученых. Создаваемый ими «виртуальный глаз» поможет компьютеру в доли секунды определить, на какой высоте и с какой скоростью летит неопознанный объект, и принять меры. На днях в рамках госзаказа в интересах обороны и безопасности России для этих исследований разработчикам выделен крупный грант Министерства образования и науки РФ. Чему они научат электронный мозг? Об этом — наш разговор с одним из создателей ноу-хау Артемом Маковецким, кандидатом физико-математических наук, доцентом кафедры вычислительной механики и информационных технологий ЧелГУ.

Корреляционный фильтр

— Ваша творческая команда уже засветилась и на всероссийском, и на международном уровнях...

— Во многом это заслуга научного руководителя гранта, профессора, доктора технических наук Виталия Кобера, у которого 30-летний стаж работы в области цифровой обработки изображений. В нашей творческой команде 10 человек: кроме Виталия Кобера и меня, это профессор Сергей Воронин, доцент Алексей Ручай, студенты и аспиранты.

— Как вы пришли к идее создать виртуальный «глаз»?

— Над этой проблемой ученые задумываются давно. В 60-х для определения положения в пространстве по заданию НАСА, чтобы следить с Земли за космическим кораблем, был разработан «фильтр Калмана». Но за прошедшие годы многое изменилось — техника, подходы к программированию.

Наш проект базируется на другом принципе — на корреляционных фильтрах, с применением методов, взятых из теории вероятности. Пики на так называемой корреляционной плоскости показывают, где на цифровом изображении находится искомый объект. Новизна применяемого группой подхода — в адаптивности корреляционных фильтров, что дает большую вероятность его обнаружения и идентификации.

Метеорит под прицелом

— Но зрение человека и машины очень отличается...

— Это так. К примеру, на дисплее компьютера — вид сверху местности, некий фон, или, говоря языком программистов, «сцена». И вдруг на ней появляется нарушитель. С помощью адаптивных методов программа захватывает его и ведет, хотя и меняются параметры освещенности. Программа должна понять, где он находится. Для этого мы разрабатываем алгоритмы и программы для построения модели трехмерного пространства. Их эффективность проверяем с помощью компьютерного моделирования. При этом для ускорения вычислений используем графические процессоры, а для обработки данных — программы Matlab и Open CV — «библиотеку» компьютерного зрения.

— Нынешний грант уже не первый, выделяемый для этих исследований?

— В 2014 году мы также прошли конкурсный отбор научных проектов в рамках госзадания и получили трехлетний грант Минобрнауки в 15 млн рублей, которые уже освоены за эти годы. В его рамках создано около 20 алгоритмов, опубликовано более 30 научных статей, к примеру, в европейском журнале Optics Communications, американском Optical Engeneering, в докладах РАН. О своих исследованиях мы рассказали на международной научной конференции в Калифорнии, в городе Сан-Диего.

Трехмерная модель

— Чем новый проект отличается от предыдущего?

— Наши исследования в рамках нового гранта (тоже 15 млн рублей), выделенного на 2017-2019 годы, во многом отличаются от прежних, хотя и являются их логическим продолжением. Главная цель проекта — построение точной трехмерной модели окружающего пространства. Если раньше мы обрабатывали двухмерные изображения, то теперь имеем дело с трехмерными «сценами». С помощью датчиков можно вычислить координаты «чужака» в формате 3D. Причем планируется и применение элементов дополненной реальности: если на виртуальной «сцене» появится метеорит, самолет, беспилотник, танк, он будет «стерт» по команде электронного мозга.

— Есть ли прообразы ваших разработок?

— В начале 90-х американские математики Бесл и Маккей разработали алгоритм ICP, играющий важную роль в построении трехмерной модели окружающего пространства. Потом его усовершенствовали, появились новые варианты. Мы намерены его модифицировать. Компьютер распознает объект, совмещая «облака точек», а для точного моделирования нужно найти геометрическое преобразование, при котором они совпадут. Мы планируем совместить «трехмерные» методы с ранее  разработанной двухмерной моделью, переформатировать ее в 3D.

Взгляд робота

— А где ваше ноу-хау может найти применение?

— Наряду с космосом и оборонной промышленностью это, к примеру, «компьютерное зрение» роботов. Магнитогорская компания «Андроидная техника», получившая заказы Роскосмоса и Минобороны, разрабатывает программный продукт для распознавания «чужаков» с сантиметровой точностью, и наш проект, думаю, может в этом помочь.

Его результаты можно применить и при создании «умных» беспилотников, для обработки данных, получаемых со спутника, например, в метеорологии, сельском хозяйстве. Есть задумка оснастить подобной системой и животноводческие комплексы.

— Какие еще IT-технологии может дополнить ваш «виртуальный глаз»?

— Думаю, его можно совместить с компьютерной системой миасской компании «Папилон» для опознания преступника по отпечаткам пальцев, использовать при разминировании. Роботы-саперы смогут ориентироваться в пространстве по изображению, без локаторов. Есть смысл применить ноу-хау и в автомобиле, даже беспилотном, чтобы он «видел» препятствие. Так можно будет избежать многих аварий, спасти жизни людей. Компьютерное распознавание может найти применение и в медицине, при томографическом обследовании.

Микроскан рассеет туман

— А можно ли применить ваш метод на стыке гражданских и оборонных отраслей?

— В рамках предыдущего гранта мы получили три патента на изобретения, и их реально применить и в новом проекте. Например, наше ноу-хау по созданию системы восстановления изображений, искаженных мультипликативной интерференцией путем микросканирования камеры. Любой фоновый шум может привести к размыванию картинки, а если использовать несколько снимков, сделанных при смещении камеры, она станет четкой. По восстановлению искаженных изображений мы сотрудничаем с Институтом проблем информатики РАН.

Этот метод можно использовать и для снятия эффекта тумана в условиях плохой видимости в оптических прицелах, перископах подводных лодок, системах взлета и посадки самолетов.

— Сможет ли ваша система распознать лицо в толпе, узнать человека по голосу?

— Мы проводили такие разработки совместно с федеральным исследовательским центром «Информатика и управление» РАН. На создание алгоритмов для распознавания лиц в 2015 году получили грант Российского научного фонда в 24 млн рублей. Это намного облегчит розыск преступников, людей, потерявших память.

Можно представить интерфейс, который позволит управлять компьютером с помощью жестов и мимики человека. Профессор Виталий Кобер проводил эксперименты и с электронным распознаванием голоса. Эта IT-технология может служить в системах безопасности автомобиля — угонщик его не заведет.

Словом, спектр применения «виртуального глаза» самый широкий, он открывает новые возможности в самых разных сферах.