В статье рассмотренавозможность использования машинного зрения при ледовом плавании с целью автоматизации процесса поиска «треков» в ледяных полях. Представлена технология обработки изображений и детектирования границ ледового разлома с применением сверточной нейронной сети архитектуры MobileNet и глубокого обучения. Описан способ поиска теоретической линии ледового «трека» с помощью линейной регрессии. Создано программное средство, способное производить автоматизированный поиск ледовых «треков» и производить расчет их отклонения от курса судна. Рассмотрены ограничения и недостатки программы, а также ее практическая значимость в рамках перспектив внедрения автоматических систем судовождения на примере СПГ газовоза типа Агс7.
машинное зрение, арктическая навигация, навигация во льдах, автоматизация судовождения, ледовый «трек», сверточная нейронная сеть, глубокое обучение, нейросети, линейная регрессия, СПГ газовоз, Агс7 газовоз
1. Гиниятова Д. Нейронные сети на python. - Казань: Казанский Федеральный Университет, 2017. - 7 с. Режим доступа: https://kpfu.ru/portal/docs/F 1458204831/Neiroimve.seti.na.Python.pdf
2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изобра жений // Техносфера - 2005. - 1007 с
3. Ильин ИВ, Гудков К.В. Анализ программных средств для глубинного обучения искусственных нейронных сетей,- Пенза: Пензенский государственный технологический университет, 2018.-7с
4. Созыкин А. В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей // Вестник Южно-Уральского Гос. Университета-2017-Том 6-№ 3 -31 с
5. Тульчинский В.В, Тульчинский В.И. Рассмотре ние возможности применения элементов машинного зрения для автоматизации ледовой проводки на примере СПГ газовозов типа Агс7. // Эксплуатация морского транспорта,- 2019.- №3- С. 67-76
6. Шашков В.Б. Прикладной Регрессионный анализ,- Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2003.-363 с
7. Howard A.G., ZhuBoChen M., Kalenichenko D., Wang W., Weyand Т., Andreetto М., Hartwig A. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications.Google Inc., 2017. -9 p
