Статистика сайта

В Архиве зарегистрировано 34327 фактов из 176 стран, относящихся к 1175 феноменам. Из них раскрыто 2794, еще 10535 находятся в стадии проверки на соответствие одной из 317 версий.

12 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.