Устройство спутникового распознавания данных

Изобретение относится к средствам обработки и передачи данных со спутниковых аппаратов и состоит из комплекса (3) фиксации излучений и/или полей, комплекса (1) приема-передачи данных на узлы связи, интерфейса (4) взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника и одного или нескольких комплексов (2) обработки данных. Каждый из комплексов (2) обработки данных включает вычислительный блок и блок машинного обучения. Причем в блок машинного обучения предварительно загружены программа для управления нейронной сетью и для вычисления алгоритмов машинного обучения, предобученные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения. Технический результат: упрощение и повышение эффективности передачи данных со спутниковых аппаратов. 2 з.п. ф-лы, 1 ил.

 

Устройство спутникового распознавания данных

Устройство спутникового распознавания данных относится к области системе сбора и передачи спутниковых данных и может быть использовано для передачи данных на Землю.

В настоящее время существует обширный набор устройств, осуществляющих дистанционную фиксацию изображений и фиксации излучений и/или полей с переводом данных в цифровой формат. Также имеется опыт размещения такого рода устройств на летательных аппаратах, в том числе на искусственных спутниках Земли. Кроме того, имеются решения по обработке данных непосредственно на спутнике.

Известен способ и система для сбора и передачи спутниковых данных (RU 2496234 С2), основанные на непрерывном приеме данных на многих наземных приемных станциях с последующим объединением данных и управлением отбора данных с группировки спутников.

При этом по мере развития спутниковых систем малых размеров появляются решения, основанные на сборе максимально возможного количества данных с измерителей (например, RU 58735 U1).

Сложность с доставкой данных со спутниковых аппаратов заключается в узком канале для передачи данных и ограниченном времени его использования. Между тем сфотографированные данные направляются на наземные станции в излишнем объеме, так как существующие решения предполагают отправку снимков либо в полном объеме, либо по частям. В результате и без того узкий канал передачи данных используется неэффективно, так как через него передается большое количество ненужной информации.

Предлагаемое устройство решает данную проблему.

Устройство спутникового распознавания изображений (см. чертеж) состоит из комплекса фиксации (включая видеофиксацию) излучений и/или полей (3), комплекса обработки данных (2), комплекса приема передачи на узлы связи (1), с помощью которого данные направляются на узлы связи (в том числе на наземную станцию) и получаются задания на производство фиксации и обработки данных и интерфейса взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника и комплекса обработки данных (4).

Определение необходимой информации осуществляется с помощью нескольких параллельных способов управления устройством. Первый способ - передача управляющих команд с наземной станции. Второй способ - распознавание той информации, которая получается благодаря съемкам или иным данным, полученным в результате фиксации излучений или полей. Третий способ - дообучение комплекса и проверка качества путем непрерывной кросс-валидации результата.

При этом система непрерывно дообучается на основе обратной связи, которая получается от наземной станции в виде оценки качества распознавания фотографий, оценки важности переданных данных и других данных, которые передаются для управления качеством распознавнания. Дообучение на орбите позволяет осуществлять корректировку передаваемых данных с минимальными нагрузками на канал передачи, так как все дообучение осуществляется исключительно на спутниковом аппарате, а обратная связь передается аппарату в предельно сжатом виде в формате оценок полученных данных.

Комплекс автоматизированной обработки изображений строится на базе вычислительного устройства, снабженного видеокартой (графическим процесором) или несколькими видеокартами для быстрого вычисления параметров нейронной сети. Все оборудование должно быть выполнено в соответствии с требованиями, предъявляемыми к космической технике, что может быть реализовано в настоящее время на базе, например, таких решений как Jetson. Приблизительный вес комплекса автоматизированной обработки изображений составляет от 0,1 кг без учета конструкций, необходимых для защиты аппаратуры от вредных воздействий в космосе и энергоснабжения. В зависимости от поставленных перед устройством задач и степени обеспечиваемой надежности можно расширять количество устройств, установленных на одном космическом аппарате как для повышения надежности оборудования, так и для повышения скорости и объема производимых вычислений за счет их параллелизации.

Для осуществления вычислений в постоянную память комплекса обработки данных загружают предобученную нейронную сеть и сопутствующее программное обеспечение для ее работы и взаимодействия с остальными элементами устройства. Комплекс может осуществлять распознавание необходимых данных и передавать управляющие команды на комплекс фиксации излучений, который может при необходимости осуществлять оптическое увеличение или уменьшение изображения снимаемой поверхности, изменять углы наклона и другие параметры съемки. Помимо этого комплекс может обратывать данные не только оптического диапазона, но и более широкого спектра, а также данные, зарегистрированных с помощью электромагнитных, гравитационных, радиационных и иных датчиков. Помимо нейронных сетей возможно использование алгоритмов машинного обучения, которые позволяют получать результаты, которые проще поддаются анализу. С помощью вводимых данных может быть организовано дообучение нейронной сети и алгоритмов машинного обучения, поставлены новые цели для распознавания.

1. Устройство спутникового распознавания и передачи данных, состоящее из комплекса фиксации излучений видимого, и/или инфракрасного, и/или ультрафиолетового, и/или рентгеновского диапазона, и/или электромагнитных излучений, и/или полей: магнитного и/или гравитационного, комплекса приема-передачи данных на узлы связи, интерфейса взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника и комплекса обработки данных, отличающееся тем, что включает один или несколько комплексов обработки данных, включающих вычислительный блок и блок машинного обучения, который может быть построен на базе одного или нескольких графических процессоров или одного или более центральных процессоров, в который предварительно загружены программа для управления нейронной сетью и для вычисления алгоритмов машинного обучения, предобученные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, на вход которых подаются данные с комплекса фиксации излучений и/или полей, а на выходе получаются результаты распознавания данных, которые с помощью вычислительного блока преобразуются в управляющие команды для комплекса фиксации излучений и/или полей, в данные, передаваемые на комплекс приема-передачи, и в команды, направляемые на интерфейс взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника, также на вход которых подаются данные для дообучения нейронной сети и алгоритмов машинного обучения для повышения качества распознавания данных или для постановки новых целей для распознавания, при этом обмен данными может быть реализован как напрямую между элементами устройства, так и через интерфейс взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника, а при необходимости комплекс обработки данных может вычислять и передавать управляющие команды для бортового оборудования спутника.

2. Устройство по п.1, отличающееся тем, что снабжено электромеханической оптической аппаратурой, управляемой с помощью комплекса обработки данных.

3. Устройство по п.1 или 2, отличающееся тем, что снабжено комплексом управления питанием оборудования, управляемого с помощью комплекса обработки данных.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в повышении эффективности обработки изображений.

Изобретение относится к интеллектуальной космической системе мониторинга. Технический результат заключается в дистанционном зондировании Земли для мониторинга зданий и сооружений.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в снижении сложности и трудоемкости процесса формирования перечня потенциальных угроз.

Изобретение относится к области искусственного интеллекта. Технический результат - повышение точности диагностирования, анализа и прогноза развития заболевания для пациента.

Изобретение относится к системам мониторинга лесного фонда. Технический результат заключается в обеспечении ансамблирования результатов полученных слоёв и разрешений.

Группа изобретений относится к области вычислительной техники и может быть использована в искусственных нейронных сетях. Техническим результатом является обеспечение назначения оценки релевантности для искусственных нейронных сетей.

Изобретение относится к области искусственного интеллекта, и в частности, к рекуррентным нейронным сетям (РНС). Техническим результатом является повышение степени сжатия.

Изобретение относится к области техники связи. Технический результат заключается в повышении точности обнаружения вторжений и повышении защищенности межмашинных сетей.

Изобретение относится к нейронным сетям конечного кольца. Технический результат заключается в повышении надежности нейрокомпьютерной техники.

Изобретение относится к области робототехнических устройств. Технический результат заключается в повышении точности распознавания области захвата объекта роботизированным устройством.

Изобретение относится к средствам дистанционного контроля загрязнений морской поверхности. Сущность: измеритель состоит из элементов, размещенных на аэрокоптере (3), и наземного центра (10) тематической обработки.

Изобретение относится к средствам описания горных пород по их изображению. Сущность: получают изображение горных пород.

Способ обнаружения скрытых предметов на теле человека включает регистрацию собственного теплового излучения (ТИ) человека в терагерцевом диапазоне электромагнитных волн с последующей цифровой обработкой анализируемого ТИ-изображения.

Изобретение относится к области геологии и касается способа выявления улучшенных коллекторских свойств высокоуглеродистых пород. Способ включает в себя отбор образцов керна из высокоуглеродистых пород, исследование образцов проб методом ИК-спектроскопии, получение ИК-спектров минеральной матрицы породы и сопоставление их с эталонными спектрами.

Изобретение относится к космической технике и может быть использовано при создании космических средств и систем обзора космического пространства для обнаружения и наблюдения (мониторинга) опасных небесных тел (ОНТ) Солнечной системы, прежде всего астероидов и комет, сближающихся с Землей.

Изобретение относится к способам дистанционных исследований морских акваторий и может быть использовано для идентификации загрязнений морской поверхности. Сущность: с помощью установленных на воздушно-космическом носителе средств осуществляют зондирование прибрежных акваторий, содержащих эталонные участки, в ультрафиолетовом и красном участках солнечного спектра.

Изобретение относится к области геологии. Заявленное решение включает выполнение проверочного испытания на устройстве с использованием ряда эталонных флюидов, при этом устройство имеет калиброванный оптический датчик, установленный в нем, который содержит один или более оптических элементов.

Изобретение относится к области геологоразведочных работ. Способ оценки нефтенсыщенной мощности полноразмерного керна горных пород по фотографиям в дневном свете основан на спектральном анализе цифровых фотографий керна, сохраненных в формате цветов RGB (красный, зеленый и синий), и включает в себя попиксельное усреднение в строках фотографии параметров цветов RGB, построение диаграмм вариации усредненных параметров цветов и таблиц данных значений усредненных параметров цветов по глубине скважины, а также принятие решений по предложенным формализованным нечетким критериям, использующим эффект расхождение цветового спектра фотографий керна в дневном свете в области нефтенасыщенных участков, которые вычисляются по следующим формулам: K1 – критерий, харатеризующий максимальный диапазон расхождения всех цветов RGB, K1= ∆ / ∆max где ∆ = max (R, G, B) – min (R, G, B); ∆max – максимальная величина расхождения цветов по всему интересующему интервалу скважины; K2 – критерий, характеризующий зоны, где максимально удалены друг от друга цветовые параметры RGB, K2 = 1 – 2 ⋅ abs (λ – 0,5), где ; , где KK – комплексный критерий, формируемый как мультипликативная конъюнкция критериев K1 и K2 в теории нечетких множеств.

Изобретение относится к дистанционным методам изучения почвенного покрова и может быть использовано для мониторинга почвенного покрова арктических районов. Сущность: с помощью средств, установленных на воздушно-космическом носителе, получают синхронные изображения в ультрафиолетовом и ближнем инфракрасном участках отраженного светового потока и собственного восходящего излучения подстилающей поверхности в диапазоне 2-3 мкм.

Изобретение относится к области сейсмологии и может быть использовано для обнаружения сейсмического процесса. Сущность: выполняют синхронную покадровую съемку подстилающей поверхности по двум независимым каналам в ультрафиолетовом и ближнем инфракрасном участках спектра.

Изобретение относится к средствам обработки и передачи данных со спутниковых аппаратов и состоит из комплекса фиксации излучений иили полей, комплекса приема-передачи данных на узлы связи, интерфейса взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника и одного или нескольких комплексов обработки данных. Каждый из комплексов обработки данных включает вычислительный блок и блок машинного обучения. Причем в блок машинного обучения предварительно загружены программа для управления нейронной сетью и для вычисления алгоритмов машинного обучения, предобученные нейронные сети и алгоритмы машинного обучения. Технический результат: упрощение и повышение эффективности передачи данных со спутниковых аппаратов. 2 з.п. ф-лы, 1 ил.

Наверх