БАС будут использовать для мониторинга земель, внесения удобрений и борьбы с вредителями.
В начале октября стало известно, что в Краснодарском крае появится научно-производственный центр беспилотных авиационных систем. За последние два года компании региона создали и начали производство не только современных БАС, но и их комплектующих, включая платы управления. В крае функционируют шесть производителей беспилотников, выпускающие более 15 различных моделей, а четыре из этих компаний открыли на своей базе учебные заведения для подготовки операторов БАС.
В рамках нацпроекта «Беспилотные авиационные системы», стартовавшего в прошлом году, реализуются пять федеральных инициатив, среди которых – «Стимулирование разработки стандартизации и серийного производства БАС и комплектующих». Одним из ключевых этапов реализации данного проекта заключается в создании научно-производственного центра для испытаний и развития компетенций в области технологий беспилотных авиационных систем. Открытие такого центра на базе одного из производителей БАС в Краснодарском крае позволит разрабатывать и внедрять новые компоненты и модели беспилотников, а также станет стимулом для развития всей радиоэлектронной промышленности региона. В соответствии с федеральным законодательством, после создания автономной некоммерческой организации, назначения управляющей компании и определения потенциальных резидентов центра, Министерство промышленности края окажет помощь в аккредитации в Минпромторге России. Получение статуса «научно-производственного центра» на федеральном уровне даст кубанскому центру возможность воспользоваться мерами государственной поддержки.
Ранее сообщалось о том, что исследователям МФТИ удалось адаптировать нейросети, используемые для обработки данных с беспилотников с лазерными радарами. Результат был получен на основе экспериментов с нейросетью на базе алгоритма PointNext, созданного для обработки данных с лидаров — лазерных радаров. Подобные устройства в последние годы начали активно устанавливать на корпус различных БПЛА. Адаптация алгоритма PointNext для выявления различных объектов на антропогенных ландшафтах, в том числе для поиска построек, деревьев, свободной и неиспользуемой земли, крыш зданий и прочих неровностей поверхности, позволила системе ИИ распознавать объекты в наборах данных с лидаров с 99,98% точностью. Это открывает серьезные перспективы в части использования ее для автоматизированного мониторинга земель.
По материалам agroxxi.ru, glavpahar.ru