Программно-аппаратный комплекс, предназначенный для обработки аэрокосмических изображений местности с целью обнаружения, локализации и классификации до типа авиационной и сухопутной техники

1. Программно-аппаратный комплекс, предназначенный для обработки аэрокосмических изображений местности с целью обнаружения, локализации и классификации до типа авиационной или сухопутной техники, включающий блоки: Блок подготовки эталонных изображений, Обнаружение и локализация, Определение ориентации, Сегментация, Классификация, Вывод результатов и характеризующийся тем, что обеспечивает возможность обнаружения, локализации и классификации на аэрокосмических снимках объектов интереса, имеющих малую площадь; обеспечивает раздельную локализацию и классификацию объектов, находящихся в близко расположенных группах, при этом используются подходы AutoML для формирования оптимальной архитектуры нейронной сети, при этом полученная архитектура нейронной сети позволяет уменьшить вычислительную сложность нейросети при сохранении целевой метрики качества, с возможностью обработки большего количества информации в единицу времени, при этом блок Обнаружение и локализация выполнен с возможностью использования динамического глубинного анализа отрицательных примеров для введения в функцию потерь коэффициента, балансирующего объекты интереса и фон, для повышения точности обнаружения и локализации объектов на аэрокосмических изображениях при низкой плотности объектов интереса на аэрокосмических изображениях, составляющей менее одного объекта на квадратный километр, в блоке Сегментация используется архитектура нейронной сети со сверточной и разверточной частями соединенных между собой «бутылочным» горлышком, вынуждающим сверточную часть формировать эффективное сжатое представление, и дополнительными соединениями между сверточной и разверточной частями, передающими информацию с более высоким пространственным разрешением, с использованием модифицированной функции потерь, придающей больший вес пикселям, находящимся рядом с границей маски, блок Классификация выполнен с возможностью экстраполяции классифицирующей нейросети на возможное в дальнейшем увеличение числа классов распознавания.
2. Программно-аппаратный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что в блоке Определение ориентации используется вычисление квадратичной по количеству точек в контуре меры ассиметричности определения оси симметрии, снижающее вычислительную сложность, блок Классификация выполнен с возможностью использования комбинированного алгоритма с использованием нейронных сетей и морфологических методов анализа формы для классификации объектов, включая контурную меру сходства, скелетную меру сходства, площадную меру сходства, обеспечивающих возможность повышения эффективности классификации объектов в условиях малых обучающих выборок и наличия классов объектов, не имеющих обучающей выборки.
3. Программно-аппаратный комплекс по п. 1 или 2, отличающийся тем, что при распознавании на крупноформатных изображениях малых объектов, расположенных в компактных группах, обнаружение, локализация и классификация объектов на изображениях осуществляется на основе формирования оптимального маршрута просмотра изображения, при этом при построении оптимального маршрута просмотра изображения в первую очередь обрабатываются объекты, в которых алгоритм наиболее уверен, для определения объектов, составляющих группы используется триангуляция Делоне, с дальнейшей локализацией и классификацией всех найденных групп.
4. Программно-аппаратный комплекс по п. 3, отличающийся тем, что при построении оптимального маршрута просмотра изображения в первую очередь обрабатываются объекты, в которых анализ экспертом наиболее востребован, при этом учитывается взаимное расположение объектов для исключения хаотических перемещений по просматриваемой экспертом области перемещений, при этом обеспечивается возможность совместной работы алгоритмов обнаружения, локализации и классификации и человека-оператора, позволяющая обеспечивать максимальное ускорение процесса дешифрирования при минимальных ошибках.
5. Программно-аппаратный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что используется многомасштабная архитектура глубоких сверточных сетей с возможность последовательной обработки аэрокосмического изображения в масштабе одиночных объектов, позволяющем обнаружить единичные объекты, в масштабе взаимного расположения объектов, позволяющем получить информацию о возможном типе объекта, исходя из типа и взаимной ориентации соседних объектов, в масштабе типа подстилающей поверхности, позволяющем использовать априорную информацию о наиболее вероятных для данной местности типах техники.