© Pixabay
Przemysł elektroniczny |
– W pierwszym etapie istniejące sieci zostaną zastosowane do rekonstrukcji nadrozdzielczej obrazów Sentinel-2 w taki sposób, że każde pasmo obrazu multispektralnego będzie traktowane niezależnie, a następnie podjęta zostanie próba wykorzystania korelacji pomiędzy poszczególnymi pasmami. Ważnym celem projektu DeepSent jest opracowanie technik mających na celu podniesienie jakości danych wykorzystywanych do uczenia sieci głębokich realizujących rekonstrukcję – tłumaczy prof. Michał Kawulok.
Opracowana technologia pozwoli na kilkukrotne powiększenie zdjęcia satelitarnego i dostrzeżenie
w nim większej liczby szczegółów. Obrazowania Ziemi dostarczane są między innymi przez europejskie satelity Sentinel i amerykańskie Landsat, które są dużo starsze od Sentineli. Dzięki rozwiązaniom opracowanym w ramach projektu DeepSent będzie możliwe poszerzenie możliwości stosowania obrazów z wcześniejszych satelitów. Mimo, że KP Labs swoje technologie rozwija głównie na potrzeby przemysłu kosmicznego, rozwiązania będą niezastąpione w przypadku ziemskich problemów.
Umożliwi to zwiększenie możliwości wykorzystania zdjęć do mapowania terenu, planowania przestrzennego, wspomoże podejmowanie decyzji w branży ubezpieczeniowej oraz pozwoli na szybką reakcję na sytuacje kryzysowe w celu ochrony środowiska. Jednak technologia ma dużo szersze zastosowanie. Poprawa rozdzielczości może także znaleźć zastosowanie na przykład w radiologii, do powiększania obrazów tomografii komputerowej.
KP Labs to innowacyjna firma z sektora New Space z siedzibą w Gliwicach. Misją spółki jest przyspieszenie eksploracji przestrzeni kosmicznej przez rozwój autonomicznych statków kosmicznych i technologii robotycznych. Doświadczenie KP Labs obejmuje m.in. oprogramowanie lotne, instrumenty do obrazowania hiperspektralnego, algorytmy AI oraz wysokowydajną jednostkę obliczeniową Leopard umożliwiającą przetwarzanie danych na orbicie.
Fot.: © KP Labs
Polacy pokonają kosmiczną pikselozę
Dzięki polskim inżynierom możliwość powiększania zdjęcia satelitarnego w celu zobaczenia szczegółów niewidocznych w oryginalnym obrazie to już nie science fiction. Firma KP Labs rozpoczyna nową erę rekonstrukcji zdjęć satelitarnych w ramach projektu „DeepSent”, zakwalifikowanego do finansowania przez ESA.
Projekt rewolucjonizuje dotychczasowe techniki przetwarzania obrazów, zwane metodami rekonstrukcji nadrozdzielczej, które pozwalają na podnoszenie rozdzielczości zdjęć oraz szczegółowości widocznych na nich obiektów.– Celem projektu DeepSent jest zwiększenie możliwości metod rekonstrukcji nadrozdzielczej stosowanej do multispektralnych obrazów rejestrowanych przez satelity misji Sentinel-2 (to misja obserwacyjna Ziemi realizowana przez satelity Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA), przekazujące informacje istotne m.in. dla rozwoju rolnictwa). Zwłaszcza w przypadku, gdy dostępnych jest wiele obrazów tego samego obszaru uchwyconych w różnym czasie. Realizowany projekt zakłada dostosowanie istniejących głębokich sieci neuronowych, służących do rekonstrukcji wieloobrazowej, do przetwarzania obrazów satelitarnych Sentinel-2 – mówi twórca rozwiązania prof. Michał Kawulok, specjalista naukowy w KP Labs. Techniki rekonstrukcji nadrozdzielczej (ang. super-resolution reconstruction) pozwalają powiększać rozdzielczość zdjęcia w taki sposób, aby można było zobaczyć niewidoczne wcześniej szczegóły, zamiast siatki pikseli. Aby osiągnąć taki efekt zastosowane zostaną algorytmy umożliwiające dobór danych do uczenia sieci, aby rekonstrukcja nadrozdzielcza mogła być realizowana jak najlepiej. Jakość danych treningowych ma kluczowe znaczenie w działaniu sieci neuronowych używanych do rekonstrukcji nadrozdzielczej.
– W pierwszym etapie istniejące sieci zostaną zastosowane do rekonstrukcji nadrozdzielczej obrazów Sentinel-2 w taki sposób, że każde pasmo obrazu multispektralnego będzie traktowane niezależnie, a następnie podjęta zostanie próba wykorzystania korelacji pomiędzy poszczególnymi pasmami. Ważnym celem projektu DeepSent jest opracowanie technik mających na celu podniesienie jakości danych wykorzystywanych do uczenia sieci głębokich realizujących rekonstrukcję – tłumaczy prof. Michał Kawulok.
Opracowana technologia pozwoli na kilkukrotne powiększenie zdjęcia satelitarnego i dostrzeżenie
w nim większej liczby szczegółów. Obrazowania Ziemi dostarczane są między innymi przez europejskie satelity Sentinel i amerykańskie Landsat, które są dużo starsze od Sentineli. Dzięki rozwiązaniom opracowanym w ramach projektu DeepSent będzie możliwe poszerzenie możliwości stosowania obrazów z wcześniejszych satelitów. Mimo, że KP Labs swoje technologie rozwija głównie na potrzeby przemysłu kosmicznego, rozwiązania będą niezastąpione w przypadku ziemskich problemów.
Umożliwi to zwiększenie możliwości wykorzystania zdjęć do mapowania terenu, planowania przestrzennego, wspomoże podejmowanie decyzji w branży ubezpieczeniowej oraz pozwoli na szybką reakcję na sytuacje kryzysowe w celu ochrony środowiska. Jednak technologia ma dużo szersze zastosowanie. Poprawa rozdzielczości może także znaleźć zastosowanie na przykład w radiologii, do powiększania obrazów tomografii komputerowej.
KP Labs to innowacyjna firma z sektora New Space z siedzibą w Gliwicach. Misją spółki jest przyspieszenie eksploracji przestrzeni kosmicznej przez rozwój autonomicznych statków kosmicznych i technologii robotycznych. Doświadczenie KP Labs obejmuje m.in. oprogramowanie lotne, instrumenty do obrazowania hiperspektralnego, algorytmy AI oraz wysokowydajną jednostkę obliczeniową Leopard umożliwiającą przetwarzanie danych na orbicie.
Fot.: © KP Labs
