Машинное зрение

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Информатика и вычислительная техника)

Кто читает: Департамент компьютерной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 4-й курс, 1-3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 9

Контактные часы: 86

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина "Машинное зрение" охватывает теоретические и практические аспекты обработки и анализа спутниковых изображений с использованием методов визуального дешифрирования, искусственного интеллекта и компьютерных наук. Основное внимание уделяется распознаванию объектов на спутниковых снимках различного пространственного и спектрального разрешения, а также алгоритмам и технологиям, позволяющим компьютерам "видеть", интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. В ходе изучения дисциплины студенты познакомятся с физическими принципами получения изображений из космоса, их первичной и углубленной обработкой, выделение прямых и косвенных дешифровочных признаков, распознавание объектов и классификацию. Будут рассмотрены современные подходы, такие как глубокое обучение, нейронные сети и методы компьютерного зрения, применяемые в различных областях, включая космическую отрасль на примере анализа снимков ДЗЗ. Курс включает теоретические лекции, практические занятия и проекты, что позволяет студентам не только усвоить теоретические основы, но и получить опыт работы с реальными данными и инструментами для разработки приложений машинного зрения. В результате изучения дисциплины студенты смогут применять полученные знания для решения задач в области компьютерного зрения и разрабатывать инновационные решения на основе современных технологий.

Цель освоения дисциплины

Обеспечить у обучающихся системное понимание методов и практических навыков применения машинного обучения и компьютерного зрения к задачам дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), включая предобработку спутниковых данных в облаке, дешифрирование снимков, методы сегментации, классификации и детекции объектов, оценку качества результатов и перевод растровых результатов в геопространственные векторные форматы, а также адаптацию нейросетевых архитектур (CNN, Vision Transformer) и рабочих приёмов (аугментации, фьюжн мультиканальных данных) к специфике «вид сверху» и к данным SAR/NIR.

Планируемые результаты обучения

Какие бывают виды съемок: Понимать разницу между пассивными и активными методами ДЗЗ, иметь представление о разрешающих характеристиках спутниковых снимков.
Знать физические особенности и ограничения съемки (облачность, время суток, атмосферные помехи).
Знать основные растровые и векторные форматы и уметь работать с ними
Знать основные координатные системы и разбираться в проекциях
Знать источники спутниковых снимков, в том числе открытые
Знать базовое принципы работы с Google Earth Engine (GEE) для предобработки данных в облаке
Знать основные дешифровочные признаки объектов
Знать основы визуального дешифрирования
Знать спектральные характеристики различных объектов на снимках.
Знать какую информацию можно получить в результате расчета индексов

Содержание учебной дисциплины

Введение: Понятийный аппарат и место ДЗЗ в современном мире
История геоинформатики и ДЗЗ.
Основы дистанционного зондирования Земли (Физические и технические основы).
Классическое дешифрирование ДЗЗ.
Специфика Машинного Зрения (Computer Vision) в ДЗЗ.
Постановка задач Computer Vision в ДЗЗ.

Элементы контроля

Активность
Практические занятия
Экзамен:
Экзамен

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.2 * Практические занятия + 0.2 * Активность + 0.2 * Экзамен
2026/2027 3rd module
0.2 * Экзамен: + 0.3 * Активность + 0.5 * Практические занятия

Список литературы

Авторы

Востриков Александр Владимирович
Романова Ирина Ивановна

Программа дисциплины