Лаборатория Касперского пилотирует интеллектуальную систему для аналитики чрезвычайных ситуаций

«Лаборатория Касперского» разработала систему для аналитики чрезвычайных ситуаций Kaspersky Neural Networks, которое пригодится в условиях стихийных бедствий, на массовых мероприятиях с большим скоплением людей, в мегаполисах при сложном трафике на дорогах. Анализ данных происходит в режиме реального времени с борта беспилотника при помощи нейронных сетей.

Эксперты компании отмечают, что система Kaspersky Neural Networks предназначена для решения трёх основных задач: поиска пропавших людей, животных и объектов (например, смытых наводнением домов) в труднодоступных районах; оценки ущерба при чрезвычайных происшествиях с использованием снимков с воздуха; анализа данных, необходимых для ведения геодезической, картографической и кадастровой деятельности, а также организации дорожного движения. Kaspersky Neural Networks уже установлен на беспилотный самолёт «Альбатрос М5» и промышленный квадрокоптер «Альбатрос Д1».

При разработке системы эксперты уделили особое внимание технологиям обнаружения малых объектов в условиях ограниченной видимости. Например, во время стихийных бедствий часто стоит задача не только найти уцелевшие смытые строения, но и отличить хозяйственные постройки от жилых, а также определить концентрацию объектов на территории затопления.

Применение технологий машинного обучения для обработки изображений обеспечивает мгновенное реагирование при анализе объектов. Так, например, в ходе одного из испытаний Kaspersky Neural Networks тысячи изображений высокого разрешения были обработаны за несколько минут на ноутбуке в условиях работы на пересечённой местности и ограниченной вычислительной мощности устройства.

Нейронные сети «Лаборатории Касперского» умеют дообучаться, с каждым разом совершенствуя результаты. Решение тренировано на десятках тысяч изображений и умеет распознавать и классифицировать по группам людей, дома, автомобили, животных и другие объекты. При этом обработка данных может вестись как на борту БПЛА, например беспилотника «Альбатрос» серии М, так и на сервере или ноутбуке по окончании полётов.

«Наши нейросети позволяют быстро добиваться качественного результата при обработке большого массива данных. Триггерами для определения объекта становятся даже неуловимые глазу детали и особенности, которые может распознать только нейронная сеть, — рассказывает Владимир Клешнин, руководитель по развитию направления Kaspersky Neural Networks. — Уникальность системы заключается в том, что она может в режиме реального времени обрабатывать данные на борту нескольких беспилотников, находящихся в воздухе, и демонстрировать их в едином веб-интерфейсе для множества операторов. Это позволяет существенно повысить скорость реакции на инцидент».

По мнению создателей системы, она будет актуальна, прежде всего, для нужд МЧС и поисково-спасательных отрядов, в крупных промышленных предприятиях и для контроля трафика.