Розробка моделі класифікації даних повітряної розвідки з використанням функціональних можливостей платформи типу «No-Code»

Abstract

Active development of optoelectronic systems for unmanned aerial systems has led to both a significant increase in aerial reconnaissance data sets and requirements for the processing of these data sets. Main requirements are the following: ensuring the necessary level of efficiency in processing the ever-growing volumes of aerial reconnaissance data; the need to classify digital images depending on the interests of the aerial reconnaissance system (air reconnaissance area; aerial reconnaissance objects localized on digital aerial photographs); the need to automate individual processes of processing intelligence information in order to reduce the negative impact of the human factor on the decoding process; the need for personnel processing intelligence information to have the necessary skills in using modern tools for intelligent data analysis. A model for classifying digital images generated by on-board optoelectronic systems of unmanned aerial vehicles is being developed in order to automate individual stages of aerial reconnaissance data processing. The essence of the proposed approach is to utilize visual programming modules (blocks) the “No-Code” platform type “Orange Data Mining” to create a model for classifying digital image arrays in support of aerial reconnaissance. The use of the proposed model allows: to reduce the requirements for the professional skills of personnel processing aerial reconnaissance data through visual programming tools; to provide the possibility of local use (using the UAV command and control station) for processing reconnaissance information; to create conditions for forming data sets for their further annotation and formation of computer vision models in the interests of the aerial reconnaissance system. Further scientific research will be aimed at the integration of the proposed approach to classifying digital images into the preparation of a dataset for developing a model for the automated detection and tracking of aerial reconnaissance objects.

Активний розвиток оптикоелектронних систем безпілотних авіаційних систем призвів як до суттєвого зростання масивів даних повітряної розвідки, так і вимог до процесу їх обробляння. Основні з них такі: забезпечення необхідного рівня оперативності обробки постійно зростаючих обсягів даних повітряної розвідки; необхідність у класифікації цифрових зображень в залежності від інтересів системи повітряної розвідки (району ведення повітряної розвідки; об’єктів повітряної розвідки, що локалізуються на цифрових аерофотознімках); необхідність в автоматизації окремих процесів оброблення розвідувальної інформації з метою зниження негативного впливу людського фактора на процес дешифрування; необхідність наявності у персоналу з обробки розвідувальної інформації необхідних навичок з використання сучасних інструментів інтелектуального аналізу даних. Розробляється модель класифікації цифрових зображень, що формуються бортовими оптико-електронними системами безпілотних літальних апаратів, з метою автоматизації окремих етапів обробки даних повітряної розвідки. Суть запропонованого підходу полягає у використанні модулів (блоків) візуального програмування платформи типу “No-Code”—“Orange Data Mining” для формування моделі класифікації масивів цифрових зображень в інтересах повітряної розвідки. Використання запропонованої моделі дозволяє: забезпечити зниження вимог до професійних здібностей персоналу з обробки даних повітряної розвідки за рахунок використання інструментів візуального програмування; забезпечити можливість локального використання (з використанням станції керування та контролю БпАС) для обробки розвідувальної інформації; створити умови для формування наборів даних з метою їх подальшого анотування та формування моделей комп’ютерного зору в інтересах системи повітряної розвідки. Подальші наукові дослідження будуть спрямовані на інтеграцію запропонованого підходу до класифікації цифрових зображень в підготовці набору даних для формування моделі автоматизованого виявлення та супроводження об’єктів повітряної розвідки.