Черное море хранит следы катастрофы: новое ПО ищет мазут там, где его не ждут

Российские учёные создали алгоритм для обнаружения мазута в Черном море с помощью БПЛА

На Черном море регулярно фиксируются утечки нефтепродуктов — от крупных аварий до мелких разливов. Последствия ликвидируют месяцами, а в сезон штормов на поверхность могут всплывать новые порции топлива. Поэтому оперативный поиск загрязнений становится ключевой задачей. На помощь приходят беспилотники и новые алгоритмы анализа изображений.

ПО нового поколения для беспилотников

Программу разработали специалисты Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения. В отличие от существующих решений, которым нужны мощные серверы, алгоритм работает прямо на борту БПЛА. Он анализирует снимки с камер, выявляет аномалии и сразу передает результат на пост мониторинга.

Точность технологии достигает 98%: программа уверенно отличает пятна нефтепродуктов от водорослей, мусора или следа корабля.

"Разработка может использоваться в системах экологического мониторинга на борту летно-подъемных средств", — рассказала автор проекта, старший преподаватель ГУАП Дина Васильева.

Чем алгоритм отличается от нейросетей

Большинство используемых сейчас систем основаны на нейросетях. Но у них есть минусы:

нужны большие вычислительные мощности;
обучение требует огромных баз изображений, которых в России нет;
точность падает из-за работы с низким разрешением кадров (227x227 пикселей);
для фиксации пятна оно должно занимать не менее 50% кадра.

Новая программа работает с изображениями формата 640x480 пикселей и способна находить загрязнения от 7% площади кадра.

Выявление легких фракций

Главное преимущество алгоритма — обнаружение легких фракций мазута, которые всплывают и образуют пятна. Их можно перехватить до того, как они достигнут берега.

"Возможность оперативно находить эти пятна будет очень полезной, потому что уже существуют способы борьбы с легкими фракциями углеводородов", — сказала эколог Елена Шувалова.

Для этого применяются боновые заграждения и сорбенты, которые давно зарекомендовали себя в экстренных работах.

Таблица "Сравнение технологий"

Подход	Ограничения	Преимущества
Нейросети	Требуют мощных серверов, низкое разрешение, ограниченные базы данных	Хорошо подходят для типовых задач с большими ресурсами
Новый алгоритм ГУАП	Пока проходит тестирование	Высокая точность, работает на борту, находит мелкие пятна

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: игнорировать загрязнения меньше 50% кадра.
→ Последствие: пропуск мелких утечек.
→ Альтернатива: новый алгоритм, работающий с 7% площади.
Ошибка: полагаться только на береговые наблюдения.
→ Последствие: пятна достигают пляжей.
→ Альтернатива: раннее выявление с воздуха с помощью БПЛА.
Ошибка: использовать кадры низкого качества.
→ Последствие: падение точности.
→ Альтернатива: анализ изображений 640x480 пикселей.

А что если…

А что если подобные алгоритмы начнут применять не только для нефти, но и для других загрязнений? Например, для поиска пластиковых скоплений или химических выбросов. Это откроет новые горизонты для экологии и спасет тысячи километров побережий.

Плюсы и минусы технологии

Плюсы	Минусы
Работа без серверов	Требует тестирования в реальных условиях
Высокая точность (98%)	Ограниченные ресурсы БПЛА
Возможность находить мелкие пятна	Нужна адаптация к разным погодным условиям

FAQ

Зачем нужен такой алгоритм, если уже есть нейросети?
Он быстрее, дешевле и точнее работает на борту беспилотника.

Можно ли применять технологию в океане?
Да, программа универсальна, её можно адаптировать под разные акватории.

Как борются с найденными пятнами?
Используют боновые заграждения и сорбенты для сбора нефти.

Насколько быстро алгоритм обрабатывает снимки?
Практически в реальном времени — это главное преимущество.

Мифы и правда

Миф: нефтяные пятна видно всегда невооруженным глазом.
Правда: мелкие фракции часто незаметны и их выявляет только техника.
Миф: разлив можно ликвидировать только на берегу.
Правда: современные методы позволяют бороться с загрязнением прямо в море.
Миф: беспилотники слишком дорогие для экологии.
Правда: они экономят деньги и время по сравнению с традиционным мониторингом.

3 интересных факта

• Один из крупнейших разливов на Черном море в декабре 2024 года занял месяцы для ликвидации.
• Для распознавания пятен используется метод анализа гистограмм яркости изображения.
• В мире нарастает тенденция применения БПЛА для мониторинга экологии — от ледников до тропических лесов.