Черное море хранит следы катастрофы: новое ПО ищет мазут там, где его не ждут
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.
Исторический контекст
-
Первые крупные программы мониторинга морей в СССР появились в 1970-е годы.
-
В 2000-х на смену самолетам пришли спутники и БПЛА.
-
В 2020-х начался переход на onboard-алгоритмы с высокой точностью.
Подписывайтесь на Экосевер
