Дроны + ИИ = изыскания будущего

Современные технологии кардинально меняют подход к инженерным изысканиям, делая их быстрее, точнее и экономичнее. Один из ключевых прорывов – использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в сочетании с моделями машинного обучения. Учёные Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) разработали инновационную систему, которая анализирует ландшафт в режиме реального времени, значительно ускоряя и упрощая процесс создания карт местности.

Раньше топографическая съёмка требовала ручного труда и занимала дни, а то и недели. Например, картографирование рельефа лесного массива выполнялось шаг за шагом и могло длиться до суток. Теперь же благодаря дронам, оснащённым лидарами, и алгоритмам искусственного интеллекта (ИИ) эта задача решается за считанные минуты — буквально за время полёта беспилотника.

Лидар – это лазерный сканер, измеряющий расстояние до объектов и создающий детализированное трёхмерное облако точек. Полученные данные преобразуются в точную цифровую модель местности, где видны даже мельчайшие детали: изгибы рек, мосты, лесные массивы, инженерные сооружения. Разработанная в ГУАП система машинного обучения обрабатывает эти данные с высочайшей точностью, устраняя проблему «шума», характерную для традиционных математических алгоритмов.

Одно из ключевых преимуществ технологии состоит в её оперативности. Например, при поиске пропавших людей в горной или лесистой местности система способна обнаружить человека даже под плотным пологом деревьев, что невозможно при использовании обычных оптических камер. Это открывает новые возможности для спасательных операций, мониторинга труднодоступных территорий и предотвращения чрезвычайных ситуаций.

Ещё одно важное достоинство – масштабируемость. Если наземные лидары позволяют сканировать лишь ограниченные участки, то воздушное лазерное сканирование охватывает тысячи квадратных километров за короткий срок. Это особенно востребовано в геодезии, нефтегазовой отрасли и градостроительстве, где требуется оперативный анализ обширных территорий.

Сфера применения технологии практически безгранична. В лесном и сельском хозяйстве она помогает оценивать состояние угодий, выявлять болезни растений и прогнозировать урожайность. В строительстве ускоряет инженерные изыскания, позволяя точно определять рельеф и особенности грунта. В логистике оптимизирует маршруты, учитывая состояние дорог и инфраструктуры. В экологическом мониторинге отслеживает изменения водоёмов, выявляет незаконные свалки и контролирует состояние охраняемых территорий.

Кроме того, система полезна для кадастровых работ, поскольку автоматически распознаёт границы участков, объекты недвижимости и коммуникации, снижая зависимость от человеческого фактора. В нефтедобывающей промышленности она позволяет оперативно мониторить трубопроводы, выявляя потенциальные аварийные участки. В городской среде анализирует застройку, помогая планировать развитие инфраструктуры.

Технология уже доказала свою эффективность, и её внедрение сулит значительную экономию времени и ресурсов. Вместо недель ручной обработки данных можно использовать мгновенный анализ, а вместо приблизительных расчётов – точные цифровые модели. Разработчики надеются, что объединение двух самых прорывных технологий нашего времени даст мощный синергетический эффект и позволит вывести работу с пространственными данными на новый уровень.

Что же, остаётся лишь дождаться, когда главными заказчиками беспилотных аппаратов станут не военные, а гражданские инженеры.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!