Возможности оптики косморазведчиков

[napalm]

Старый пишет:
Скорее всего это мнение очередного "аналитега" а то и журноламера. Ни к самолётам ни к спутникам никакого отношения не имеет.

Как и чуть более 100% "информации" от неназванных источников.

[Pete]

Chilik пишет:
В связи с инцидентом с Су-24 в Сирии было сообщение в новостях, что супостат неофициально сообщил о том, что зарегистрировал траектории всех 4 участвовавших в инциденте самолётов по тепловому следу. И был вывод, что наши границу таки пересекали на несколько секунд.
Какой аппарат конкретно мог дать такую информацию, какой спектральный диапазон и разрешение (пространственное на местности и временное)?

Старый прав!
Вот тут может быть ответ о  траектории 4-х самолетов:

http://sputnikbig.ru/rossiiya/item/6311-amerikanskij-samolet-avaks-navodil-turetskie-vvs-na-nash-su-24

Но, насколько эта информация правдоподобна?

[PIN]

Pete пишет:
информация правдоподобна

Информация? С этого "источника"? Смешно...

[napalm]

Пасиб, поржал. Оваксы, Пэдриоты.. сок мозга. И не понимаю, чем вам видео от МО не угодило?

[pkl]

Сегодняшнюю пресс-конференцию Минобороны видели:
 
 :?:  

Так что, получается, и мы, с нашей ущербной группировкой, можем отслеживать единичные бензовозы? Всем поклонникам ПГРК есть над чем задуматься.

[napalm]

pkl пишет:
Сегодняшнюю пресс-конференцию Минобороны видели:
 

 

  :?:  

Так что, получается, и мы, с нашей ущербной группировкой, можем отслеживать единичные бензовозы? Всем поклонникам ПГРК есть над чем задуматься.

Не единичные, а тысячи. Не отслеживать, а фиксировать факт пересечения границы. И далеко не только (и не столько) спутниками.

[Старый]

Все снимки с самолётов и беспилотников.

[napalm]

Те что с территории Турции - вряд ли, а вот все прочее проще, дешевле и оперативнее снимать с БПЛА.

[Старый]

А на снимках турецких портов бензовозов и не видно.

[PIN]

Там вообще в основном фуры. Нефть бочками возят, хитрецы.

[pkl]

Пишут, у них цистерны замаскированы под  "фуры с гуманитаркой".

Видеозаписи - это, конечно, беспилотники /с ИСЗ видео снять нельзя ведь, да?/. А фотографии? У меня по некоторым ощущение, что со спутников сняли.

[Chilik]

Про часть фотографий было прямым текстом сказано "август".
Поэтому скорее всего ИСЗ.

[pkl]

Хочу вот спросить: а реально создать ИСЗ, который будет вести видеонаблюдение с качеством, не уступающим высотному беспилотнику?

[PIN]

pkl пишет:
а реально создать ИСЗ, который будет вести видеонаблюдение с качеством, не уступающим высотному беспилотнику?

http://www.skyboximaging.com/

[Liss]

ronatu пишет:

1963–1967 KH-7 Gambit Res: 0.46m Film return

1966–1984 KH-8 Gambit Res: 0.5m Film return

1971–1986 KH-9 Hexagon Big Bird Res: 0.30m Film return

Задание на Hexagon было -- 0.8 м или лучше.

 
 

 
Semi-annual report to the PFIAB 1965-66, pp.31-32

[Старый]

Как оказалось Гексагон был системой обзорной разведки пришедшей на смену Коронам. А детальной разведкой при нём занимались Гамбиты. Так что 0.8 метра для Гексагона выглядит разумно, и как я понимаю соответствует последним Коронам.  

[ronatu]

http://72.9.148.189/library/Reconnaissance_satellite

[ronatu]

Старый пишет:
Как оказалось Гексагон был системой обзорной разведки пришедшей на смену Коронам. А детальной разведкой при нём занимались Гамбиты. Так что 0.8 метра для Гексагона выглядит разумно, и как я понимаю соответствует последним Коронам.

https://en.wikipedia.org/wiki/Corona_(satellite)

[Старый]

О! Соотносится к крайним Коронам как очередное поколение Короны к предыдущему. 
А главный объединяющий признак - панорамная съёмка. 

[dmdimon]

Наверное, все-таки эта тема будет самой профильной)

К вопросу о автоматическом анализе данных оптической разведки и перспективах маскировки:

Fooling Neural Networks in the Physical World with 3D Adversarial Objects
http://www.labsix.org/physical-objects-that-fool-neural-nets/

We introduce the first method for constructing real-world 3D objects that consistently fool a neural network across a wide distribution of angles and viewpoints. We present a general-purpose algorithm for generating adversarial examples that are robust across any chosen distribution of transformations.... Finally, we apply the algorithm to produce arbitrary physical 3D-printed adversarial objects, demonstrating that our approach works end-to-end in the real world. Our results show that adversarial examples are a practical concern for real-world systems.
https://arxiv.org/abs/1707.07397


Researchers can fool machine-learning vision systems with a single, well-placed pixel
https://boingboing.net/2017/10/31/classifiers-are-fragile.html
                                    
One pixel attack for fooling deep neural networks 
https://arxiv.org/pdf/1710.08864.pdf