Нейросеть обнаруживающая космический мусор

С ростом космических операций, космический мусор стал серьёзной проблемой, представляя риск для спутников и миссий. Традиционные методы обнаружения, такие как радары и телескопы, часто неэффективны против мелкого мусора.

Зависимость от качества данных: Низкое качество изображений может снижать точность.

Высокие затраты: Разработка и поддержка системы требуют значительных инвестиций.

Идентификация и классификация космического мусора на земной орбите для предотвращения столкновений и повышения безопасности космических операций.

1. Плохое качество визуальных данных: Когда изображения, захваченные камерами на беспилотниках, не отличаются высоким качеством – будь то из-за слабого освещения, размытости или невысокого разрешения – это может осложнить процесс идентификации объектов на них.

2. Неравномерное распределение классов в данных: Наличие несоответствия в количестве образцов разных категорий в обучающем наборе данных (например, отсутствие достаточного количества примеров для некоторых видов объектов) может привести к тому, что модель будет предвзято отдавать предпочтение более часто встречающимся категориям, что в свою очередь может вызвать ошибки в идентификации реже встречающихся объектов.

3. Ограниченная способность адаптации к изменяющейся среде съемки: В случае, если условия, в которых проводится съемка, изменяются (как, например, при смене освещения или погодных условий), это может снизить эффективность распознавания из-за недостаточной адаптивности модели к этим изменениям.