Информация о проекте

1. Наименование проекта Исследования устойчивости методов статистического распознавания к искажениям в неконтролируемых условиях мониторинга аномалий земной поверхности в арктических широтах
2. Регистрационный номер ЦИТИС: 115081870004
3. Исполнитель ФИЦ "Информатика и управление" РАН
4. Ведомственная принадлежность Минобрнауки России - наука
5. Заказчик РФФИ
6. Вид финансирования грант
7. Вид НИОКТР Фундаментальная НИР
8. Приоритетное направление (основное), согласно Указу Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 года № 899 Информационно-телекоммуникационные системы
9. Приоритетное направление (дополнительное), согласно Указу Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 года № 899 Нет данных
10. Критическая технология (основная), согласно Указу Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 года № 899 Нет данных
11. Критическая технология (дополнительная), согласно Указу Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 года № 899 Нет данных
12. Приоритет Стратегии НТР России, согласно Указу Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. № 145
13. Приоритетное направление научно-технологического развития РФ, согласно Указу Президента Российской Федерации от 18 июня 2024 года № 529
14. Важнейшая наукоемкая технология (основная), согласно Указу Президента Российской Федерации от 18 июня 2024 года № 529
15. Важнейшая наукоемкая технология (дополнительная), согласно Указу Президента Российской Федерации от 18 июня 2024 года № 529
16. Общее тематическое направление
17. Приоритетное арктическое направление (основное)
18. Приоритетное арктическое направление (дополнительное)
19. Аннотация Текущий этапа освоения Арктики характеризуется переходом от «дальнего зондирование» (средствами космической и авиа съемки) к «ближнему зондированию», которое может проводиться с помощью малой авиации или беспилотными летательными аппаратами малого и среднего радиуса действия. При этом существенно возрастает влияние климатических и метеорологических факторов: при мониторинге земной поверхности в арктических широтах невозможно контролировать условия съемки, а исходные первичные экспериментальные данные подвергаются существенным искажениям. Важнейшей проблемой в любой системе с использованием методов статистического распознавания являются искажения первичных экспериментальных данных. В числе таких методов искусственная нейронная сеть, методы опорных векторов, Виолы-Джонса, полиномиальной регрессии. В рамках проекта планируется провести исследование и изучить вопросы моделирования искажений, а также контроля чувствительности и устойчивости методов статистического распознавания к искажениям входных данных. Планируемые результаты обладают высокой новизной, поскольку представляют собой результат системного анализа специфичных для Арктики особенностей использования методов статистического распознавания, а из значимость определяется возможность адаптации на широкий класс практически значимых и востребованных алгоритмов машинного обучения. Междисплинарность исследования определяется сложностью системы влияющих факторов.
20. Начало проекта 01.01.2015
21. Завершение проекта 31.12.2017