Цифровая платформа «Морской портал» — это система мониторинга навигационно-судовой обстановки, экологического состояния акваторий. Платформу используют такие компании, как ФГУП «Атомфлот», «Лукойл», «Газпромнефть-Сахалин» и др. «Морской портал» интегрирует в себе большое количество данных о состоянии морских акваторий от отечественных и мировых поставщиков данных, в том числе в рамках текущего проекта реализована публикация на портале продуктов с действующих спутников РФ, например, продукты на основе данных спутника «Арктика –М», предназначенные для оперативного получения изображений облачности и подстилающей поверхности Земли в пределах наблюдаемого диска Земли в арктическом регионе, недоступном для наблюдения с геостационарной орбиты.

Инженеры обновляют ряд сервисов и внедряют в них методы машинного обучения. Теперь алгоритмы позволяют обнаруживать нефтяные пятна, опасные для движения судов ледовые образования и даже суда, находящиеся в режиме радиомолчания. Для этого были использованы в общей сложности несколько сотен космических снимков, на основе которых выделили тысячи эталонов, задействованных в дальнейшем в обучении моделей нейронных сетей.

Ключевой упор при выборе исходных данных космической съемки был сделан на открытые данные среднего разрешения со спутниковой группировки Sentinel-1, которые обладают достаточным пространственным разрешением для детектирования классов интереса и имеют перед остальными данными преимущество в массовости и доступности.

В задаче детектирования кораблей, находящихся в режиме радиомолчания, выполняется комплексный анализ данных АИС совместно с результатами детектирования судов на космических снимках алгоритмами машинного обучения. Для каждого космического снимка Sentinel-1 выполняются операции геометрической и радиометрической коррекции, затем он анализируется свёрточной нейронной сетью для выявления всех судов на морской поверхности. Суда, найденные на снимке, сопоставляются с данными АИС за этот же период времени, в результате чего формируется файл с координатами местоположения детектированных судов с информацией об идентификаторе наиболее подходящего судна. Объекты, не получившие соответствия с данными АИС, — это суда в режиме радиомолчания. Дополнительно также ведется работа по обучению моделей нейронной сети для распознавания кораблей и на основании данных с российских космических группировок.

Задача детектирования пленочных загрязнений (их разновидностью могут быть и нефтяные пятна) решается также с использованием алгоритмов машинного обучения на данных Sentinel-1. Для повышения качества результата каждый входной снимок перед анализом дополняется информацией о силе ветра — очень важным критерием, позволяющим исключать ситуации, которые могут давать ложные срабатывания, например, штиль (безветренная или тихая погода со слабым ветром).

Детектирование опасных для судоходства ледовых образований — это обособленная задача, она также реализуется с использованием алгоритмов машинного обучения на данных Sentinel-1, но результаты распознавания важны как один из дополнительных источников информации в первую очередь для модуля корректировки маршрута движения судов с учетом гидрофизического режима и модели Арктики в условиях затрудненной навигационно-судовой обстановки в связи с ледовыми условиями. Этот инструмент будет объединять данные из разных источников и предлагать для планового маршрута следования один или несколько альтернативных вариантов, оптимизирующих маршрут с точки зрения его проходимости (анализа допустимых для прохождения ледовых условий) данным классом судна и оптимизации времени достижения конечной точки маршрута. При построении оптимального маршрута учитываются как прогнозы состояния акватории, так и исторические данные о типичных маршрутах движения судов в разное время года, полученные на основе анализа накопленных многолетних данных АИС на территорию Северного морского пути.

Подробнее информацию о «Морском портале» можно узнать здесь.