В Китае создали ИИ-датасет для распознавания спутников и мусора на орбите
Китайские исследователи опубликовали крупнейшую на сегодня синтетическую базу изображений для обучения нейросетей в задачах орбитального зрения. В набор NCSTP вошло 200000 фотореалистичных 3D-моделей, сгенерированных в Blender: спутники, космические камни и мусор — на фоне звезд, Земли и с разными углами освещения.
Для каждой из 26 моделей (включая телеком‑ и навигационные спутники, мусор, камни) вручную проработаны текстуры и материалы: золотистые теплоэкраны, солнечные панели и антенны. Рендер учитывает отражения, освещенность под разными углами и даже физические свойства материалов.
Все изображения размечены под задачи классификации, обнаружения и сегментации. Компоненты спутников — корпус, панели, антенны и полезная нагрузка — выделены отдельно.
Авторы протестировали на датасете 20 популярных моделей компьютерного зрения. Наиболее точной оказалась Mask2Former, но для работы на борту лучше подходят компактные Fast-SCNN и YOLOF. NCSTP предназначен для обучения систем сближения, обслуживания и предотвращения аварий на орбите.
Недавно ИИ впервые сам развернул спутник на орбите.
Визуализация MikeMareen/iStock
Самое популярное
