Применение нейронной сети в решении задач распознавании и классификации космических аппаратов по их оптическим изображениям

В последние годы количество космических объектов, находящихся в космическом пространстве, особенно в ближней операционной зоне, значительно увеличилось из-за наращивания космических группировок, в том числе двойного назначения (например, Starlink) и остатков их жизнедеятельности (космического мусора). Данный фактор повышает значимость задачи распознавания и классификации космических объектов по типам в минимально возможное время и занесения их в главный каталог космических объектов. Разработанная методика позволяет провести автоматизированный анализ оптических изображений космических объектов, используя программное обеспечение для решения задачи их распознавания и классификации по типам с применением сверточной нейронной сети. Цель исследования – повысить оперативность обработки и анализа оптических изображений космических аппаратов. Экспериментальные результаты исследования подтверждают достижение его цели. Разработанная методика вносит вклад в развитие программно-аппаратных средств обработки изображений и может быть использована при расчетах и подготовке данных для информационного обеспечения заинтересованных должностных лиц. В работе впервые подготовлен обучающий набор для сверточной нейронной сети с использованием реальных оптических изображений космических аппаратов, полученных в видимом диапазоне.