RfAntiDrone SDK – это набор программных библиотек (ПО) для оптико-электронных систем обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БЛА), решающий задачи автоматического обнаружения и автоматического слежения за БЛА. ПО предназначено для использования в процессорных платформах любых типов и позволяет разработчикам и производителям оснастить свои системы функциями обнаружения и слежения за БЛА с проверенной эффективностью. Производители систем обнаружения получают легкие в интеграции и проверенные алгоритмы, оперативную техническую поддержку и постоянные обновления, что позволяет эффективно развивать продвигать разрабатываемую систему на рынке. RfAntiDrone SDK значительно сокращает сроки и риски разработки систем обнаружения БЛА.


СОСТАВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

  • RfMotionDetector lib – C++ программная библиотека автоматического обнаружения любых движущихся объектов на видео. Используется для обнаружения БЛА при неподвижной камере (или при небольших плавных движениях), а также для автоматического допоиска БЛА после разворота оптической системы по внешнему целеуказанию (например, от радара). Способна обнаруживать движущиеся объекты очень малого размера и низкого контраста.

  • RfBirdClassifier neuron net – нейронная сеть для проверки наличия птиц на изображениях. Используется вместе с библиотекой RfMotionDetector lib для проверки обнаруженных объектов на принадлежность к птицам. Позволяет значительно снизить вероятность ложных срабатываний системы на птиц, что особенно актуально при обнаружении удаленных объектов. Обнаруженные детектором движения объекты (их изображения) передаются на нейронную сеть, которая в свою очередь относит его к одному из двух классов: «птица» или «иное». Расчет нейронной сети может выполняться с помощью любого из свободно доступных Фреймворков (например OpenCV).

  • RfDroneDetector neuron net – нейронная сеть для обнаружения БЛА на кадрах видео. Используется отдельно для обнаружения БЛА на каждом кадре видео, в независимости от движения камеры. Обнаруживает объекты с подвижной платформы (в движении или при повороте камер). Расчет нейронной сети может выполняться с помощью любого из свободно доступных Фреймворков (например OpenCV).

  • RfVideoTracker lib – С++ программная библиотека автоматического слежения за объектами. Используется для высокоточного слежения за обнаруженными объектами (как за БЛА, так и за любыми другими). Библиотека обеспечивает наведение оптической системы на объект для непрерывного расчета его точных координат и их дальнейшей передачи потребителю (системе подавления или уничтожения).


ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ КОМПОНЕНТОВ

В типовой системе обнаружения БЛА, первичное обнаружение выполняется радаром после чего координаты обнаруженного объекта в виде информации целеуказания передаются на поворотную платформу камер. Камеры необходимы для подтверждения обнаружения БЛА и точного слежения за ним с целью расчета его точных координат в пространстве. После разворота камер по целеуказанию от радара выполняется обнаружение БЛА уже на видео с помощью библиотеки RfMotionDetector lib. Все обнаруженные библиотекой RfMotionDetector lib объекты проходят проверку на принадлежность к птицам с помощью нейронной сети RfBirdClassifier neuron net. Библиотеке RfMotionDetector lib для обнаружения БЛА требуется несколько кадров видео, при этом возможно обнаружение очень малоразмерных объектов (4x4 пиксела). Если необходимо обнаружить БЛА на первом кадре после разворота, а также в условиях постоянного движения камеры, то для этих целей используется нейронная сеть RfDroneDetector neuron net. Если факт обнаружения БЛА подтверждается, то выполняет захват БЛА на автоматическое слежение библиотекой RfVideoTracker lib. После захвата на автоматическое слежение библиотека RfVideoTracker lib обеспечивает непрерывное (от кадра к кадру) формирование координатной информации БЛА (координаты БЛА на кадрах видео), на основании которой осуществляется непрерывное слежение (разворот камер за объектом). Во время автоматического слежения на основании информации о положении на направлении разворота камер (считываются данные датчиков азимута и угла места) формируется координатная информации о БЛА для потребителя (система подавления или уничтожения).

Первичное обнаружение БЛА может осуществляться с помощью камер (видимого или инфракрасного диапазонов). Для этого используется библиотека RfMotionDetector lib, позволяющая обнаружить объекты на большом удалении. Если система обнаружения включает осуществляющие круговое движение камеры, то БЛА обнаруживаются с помощью нейронной сети RfDroneDetector neuron net, при этом размеры обнаруживаемых объектов (на кадрах видео) должны быть больше, чем для библиотеки RfMotionDetector lib.


ЦЕНА

Цена бессрочной лицензии на RfAntiDrone SDK без исходных кодов и обучающих выборок нейронных сетей составляет 15860 евро, согласно лицензии SCBL. Цена комплекта исходных кодов и обучающих выборок для нейронных сетей составляет 104000 евро согласно лицензии SSCL.


ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ

RfMotionDetector lib – детектор движения:

  • Обнаружение объектов размером от 4x4 пиксела.

  • Обнаружение объектов очень малого контраста на фоне помех.

  • Фильтрация движения растительности и птиц.

  • Количество одновременно обнаруживаемых объектов не ограничено.

  • Обработка пересекающихся траекторий.

  • Возможность работы в маломощных встраиваемых процессорах.

  • Одинаковая эффективность на видео как видимого, так и инфракрасного диапазона.

RfVideoTracker lib – автомат слежения:

  • Устойчивое слежение за объектами размером от 4x4 пиксела.

  • Устойчивость к перекрытиям объекта, изменению его ракурса и размеров (на видео).

  • Слежение за объектами очень малого контраста на фоне помех.

  • Обработка до 1000 кадров в секунду.

  • Возможность работы в маломощных встраиваемых процессорах.

  • Одинаковая эффективность на видео как видимого, так и инфракрасного диапазона.

RfBirdClassifier neuron net – нейронная сеть для проверки наличия птиц на изображениях:

  • Распознавание птиц по изображению размером 10x10 пикселей.

  • Вероятность правильного распознавания 85%.

  • Высокая скорость работы.

  • Возможность работы в маломощных встраиваемых процессорах.

  • Нейронная сеть выдает признак «птица» или «иное».

  • Одинаковая эффективность на видео как видимого, так и инфракрасного диапазона.

RfDroneDetector neuron net – нейронная сеть для обнаружения БЛА.

  • Обнаружение БЛА размером от 16x16 пикселей.

  • Обработка целого кадра. Нейронная сеть выдает положение БЛА на обрабатываемом кадре и вероятность принадлежности к классу БЛА (от 0 до 1).

  • Одинаковая эффективность на видео как видимого, так и инфракрасного диапазона.


ЗАГРУЗКИ


НАПИСАТЬ НАМ