La finalidad de este proyecto es generar datasets sintéticos de alta calidad y realismo de forma automática, que puedan ser utilizados para el entrenamiento y evaluación de algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático en aplicaciones relacionadas con la ubicación de objetos y objetivos militares (vehículos militares pesados y aviones de combate), la caracterización del territorio en zonas de interés para la defensa mediante la elaboración de cartografía de forma automática, el análisis geoespacial y la percepción visual en entornos aéreos.

Uno de los retos innovadores que persigue esta propuesta se basa en el diseño y entrenamiento de algoritmos que permitirán la creación automática de datos artificiales, los cuales deben tener la capacidad de imitar las características y propiedades de conjuntos de datos reales en diversos tipos de imágenes, con independencia de la plataforma o sensor que los capture. Para ello, se han tenido en cuenta las fuentes de información más recurrentes dentro del Ministerio de Defensa sobre las que se realizan actualmente análisis manuales susceptibles de ser sustituidos por algoritmos de Inteligencia Artificial o en aquellos casos que de forma avanzada ya se emplean novedosas técnicas de Deep Learning, es decir, datos capturados desde el aire o desde el espacio teniendo en cuanta diversas fuentes, sensores, capacidades y resoluciones. El sistema por lo tanto estará capacitado para ser empleado con datos de gran relevancia en la actualidad en el campo de la inteligencia militar con imágenes:

• UAV’s (Unnamed Aerial Vehicles), drones o RPA’s (Remotely Piloted Aircraft).
• Imágenes aéreas de vuelos tripulados (tipo PNOA, HESAGON, VEXEL, etc.)
• Datos de imágenes de satélite de muy alta resolución (Very High Resolution, VHR).

Otra información

Duración:  27 meses.

Presupuesto total: 251.871,74 €