| 1. | Наименование проекта | Программный комплекс картирования морского биотопа по видеозаписям OpenSeaBiom |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | 122020300138-4 |
| 3. | Исполнитель | ООО "БИОГЕОХАБ" |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Коммерческое |
| 5. | Заказчик | Фонд содействия инновациям |
| 6. | Вид финансирования | грант |
| 7. | Вид НИОКТР | Опытно-конструкторская работа |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Рациональное природопользование |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Нет данных |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии информационных, управляющих, навигационных систем |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | Переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта |
| 13. | Общее тематическое направление | Информационные и телекоммуникационные системы |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | |
| 16. | Аннотация | Существующие методики оценки донного биоразнообразия и картирования основаны на визуальной оценке поминутного просмотра имеющихся видеофайлов экспертом. При таком методе результаты десятидневной экспедиции могут обрабатываться до полутора лет, и требуют долгого и монотонного труда, сопровождающегося неминуемыми ошибками. Мы создаем инструментарий, позволяющий использовать обученные нейронные сети для интерпретации имеющихся видеозаписей и картирования морского дна. Это позволит значительно упростить работу эксперта сняв с него рутинный труд, и требуя исключительно сверки результатов, полученных компьютером. Стоящая перед нами задача не тривиальна, так как реальные экспедиционные съемки мало напоминают видео ярко освещенного морского коралла с пестрыми рыбками, где-нибудь в Красном море. Полученные видеоданные из Баренцева, Белого и Японских морей плохо освещенные, скудная однотонная растительность перемежается с мимикрирующими под окружающую обстановку морскими животными, имеющими полупрозрачную структуру и размытые очертания. Мы применяем каскад нейронных сетей для фильтрации изображения, формирования пространственной картины и выявления и оценки морских животных и растений по имеющейся базе "масок". Пользователь сможет загрузить свое видео и получить необходимую ему структурированную информацию о живых обитателях морского дна или их останках. При этом нам не передаются права на видео данные, но мы с каждым новым заказом обогащаем свою БД. Используя свои компетенции в области биологии и морской геологии, мы можем исключить возможные ошибки и ускорить процесс обнаружения биологических объектов и/или принадлежности биологических объектов к тому или иному донному осадку как с точки зрения позиционирования объектов на кадре, так и в пространстве мирового океана. |
| 17. | Начало проекта | 24.12.2021 |
| 18. | Завершение проекта | 23.12.2022 |