Z UFO se vyklubal raroh velký. Za odhalením stojí speciální algoritmus z ČVUT

Na záběrech z dronu z roku 2016 byl v americkém státě Utah zachycen neznámý, rychle letící objekt a řada lidí od té doby žila v domnění, že jde o UFO. Pět let poté, 4. června tohoto roku, se podařilo prokázat, že šlo ve skutečnosti o sokolovitého ptáka raroha velkého. K vyvrácení hypotézy o UFO přispěla podrobná analýza dostupných záběrů s pomocí metody DeFMO. Za speciálním algoritmem, který z jednoho rozmazaného obrázku dokáže zrekonstruovat původní objekt, stojí výzkumník Denys Rozumnyi z Fakulty elektrotechnické ČVUT (FEL).

Absolvent Fakulty elektrotechnické ČVUT Denys Rozumnyi začal svůj výzkum rozvíjet před pěti roky během bakalářského studia na FEL a pokračuje v něm i při současném doktorském studiu na nejlepší evropské technické univerzitě ETH Curych. Pod vedením odborníka na počítačové vidění, profesora Jiřího Matase z FEL ČVUT, začínal s detekcí rychle se pohybujících objektů. Následně přidal výpočet trajektorie a nakonec rekonstrukci, respektive doostření, rozmazaného pohybujícího se objektu. „Díky mému působení na ČVUT FEL a ETH Curych jsem dokázal spojit dva světy – detekci rychlých objektů a jejich 3D rekonstrukci,” říká Denys Rozumnyi.

I'm glad to see such interesting use-cases of DeFMO. This drone footage is from 2016, and for 5 years many people thought it was a UFO, but now we know the truth - it's a gyrfalcon! https://t.co/d2cbROR57U

— Denys Rozumnyi (@DRozumnyi) June 4, 2021

„Hlavní využití, na které jsme při vývoji metody DeFMO mysleli, jsou v dopravě nebo sportu. Cílem je naučit autonomní vozidla reagovat na náhlá nebezpečí nebo třeba odhalit rychlost podání nebo rotaci míčku v tenise nebo ve fotbale,” popisuje původní motivaci absolvent FEL ČVUT. Využití při identifikaci UFO autora metody nenapadlo, ale to patří k základnímu výzkumu, že najde uplatnění v nečekaných aplikacích a kontextech. „Kód je veřejně dostupný, takže metodu může použít kdokoli,” dodává Denys Rozumnyi.

Yes I also used to think it was a bug, but it's actually a gyrfalcon.
This amazing "AI" called DeFMO worked really well on this frame https://t.co/P1sknDZeF5 pic.twitter.com/Yfqb8LeHp6

— Flyinghigh (@Flyingh43892139) June 3, 2021

K určení objektu stačí pouhý jeden snímek

Metoda funguje na bázi strojového učení. Trénink probíhá tak, že ostrý obrázek je nejprve synteticky rozmazán. Následně se algoritmus v daném počtu iterací snaží obrázek rekonstruovat a odstranit rozmazání tak, aby se výsledek co nejlépe přiblížil originálu. Jakmile se algoritmus naučí objekty dostatečně dobře rekonstruovat, je schopný rozmazané obrázky velmi přesvědčivě “doostřit” dokonce v reálném čase. Fascinující je, že metoda nepotřebuje na vstupu video nebo více snímků. Algoritmu stačí pouhý jeden snímek! Rozmazání objektu na snímku je způsobené pohybem, a proto je možné zpětně zrekonstruovat trajektorii objektu i objekt samotný.

Výsledky výzkumného projektu, na kterém se vedle ETH Curych podílí Fakulta elektrotechnická ČVUT, prezentoval Denys Rozumnyi 25. června na nejlepší oborové konferenci v oboru informačních technologií – CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition). Doostřením jednoho snímku to ale nekončí. Ve spolupráci se špičkovými vědci ze švýcarské univerzity ETH, Fakulty elektrotechnické ČVUT a Akademie věd ČR posouvá Denys Rozumnyi metodu k větší dokonalosti. Už teď jeho algoritmy umí rozmazaný objekt rekonstruovat do 3D modelu.

A co dál? „Další směr výzkumu je využít několik snímků. Pro nás to znamená mnohem více informací. Uvidíme pohybující se objekt z několika úhlů a uvidíme, jak se hýbe. To je pro 3D rekonstrukci zásadní,” říká Denys Rozumnyi o dalších plánech.

Revoluční metoda je ve fázi základního výzkumu. Zdrojový kód je ale otevřený a na případu s UFO je vidět první příklad použití v praxi.

---

reklama

---