ISSN: 2310-8061
Репозиторій Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є електронною платформою, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ. Серед них монографії, статті з наукових журналів та збірників, матеріали науково-практичних заходів, наукові публікації (розміщуються за умови наявності рецензії наукового керівника) та кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (розміщуються за дозволом автора КвР).
З усіх питань звертатися до адміністратора ElAr KhNURE за адресою: yuliia.derevianko@nure.ua
Фонди в ElAr
Виберіть фонд для перегляду його колекцій.
Останні подання
Тип документа:Публікація, Analysis of the Current State, Problems and Development Trends of Computer Vision in Unmanned Surface Vehicle Systems(ХНУРЕ, 2026) Kotenko, V.This article reviews modern approaches to the application of computer vision in autonomous unmanned surface vehicles (USVs). Key challenges associated with visual perception in aquatic environments are analyzed, including illumination instability, surface reflections, waveinduced disturbances, and the limited computational resources of onboard systems. State-of-the-art algorithms for object detection, classification, and segmentation on water surfaces are examined, along with Edge-Cloud architectural approaches for visual data processing. Based on a review of the literature, promising directions for the advancement of computer vision are identified with the aim of enhancing the autonomy, navigational safety, and operational efficiency of surface robotic platforms. Special attention is given to the Edge AI paradigm and the potential of compact onboard computing platforms (edge devices) to overcome the resource constraints inherent to unmanned surface vehicles.Тип документа:Публікація, Development of a Software Module for Distance Estimation to Objects Based on a Stereo Camera(ХНУРЕ, 2026) Koval, A.У статті розглянуто проблему визначення відстані до об’єктів за допомогою стереозору в умовах реального часу. Проведено аналіз впливу точності калібрування камер, геометричних спотворень та методів обчислення диспаритету на достовірність оцінки глибини. Запропоновано програмний модуль розрахунку відстані на базі стереокамери, що включає етапи отримання зображень, ректифікації, побудови карти диспаритету та оцінки глибини сцени. Отримані результати підтверджують доцільність використання запропонованого підходу в робототехнічних та безпілотних системахТип документа:Публікація, Аналіз підходів до побудови відмовостійких систем керування в умовах змінного середовища(ХНУРЕ, 2026) Коваленко, О. А.; Бондаренко, С. В.У статті досліджено сучасні підходи до побудови відмовостійких систем керування, орієнтованих на функціонування в умовах змінного та невизначеного середовища. Проаналізовано основні причини виникнення відмов у технічних системах та їх вплив на якість керування. Розглянуто методи підвищення надійності шляхом резервування, реконфігурації структури системи та використання алгоритмів діагностики.Тип документа:Публікація, Методи компенсації невизначеного запізнення у замкнених системах автоматичного керування(ХНУРЕ, 2026) Кравченко, С. О.; Ткачов, Д. П.У роботі розглянуто методи компенсації невизначеного запізнення у замкнених системах автоматичного керування. Проаналізовано вплив змінного запізнення на стійкість та динамічні характеристики системи. Досліджено підходи до ідентифікації та компенсації часових затримок у реальному часі. Розглянуто можливості використання адаптивних та предиктивних методів для зменшення негативного впливу запізненняТип документа:Публікація, Research of Methods for Processing Analog Video Signals of FPV Drones for Identification Systems Based on YOLOV9(ХНУРЕ, 2026) Luchaninov, K.The article addresses the problem of reduced performance of identification systems based on YOLOv9 when using analog video signals from FPV drones operating in the 5.8 GHz band. An analysis of the impact of noise, transmission artifacts, and digitization processes on input data quality and object detection accuracy is conducted. An approach to improving the informativeness of the video stream is proposed through the application of signal preprocessing methods and adaptation of the neural network to analog channel conditions. The obtained results confirm the feasibility of using a comprehensive preprocessing pipeline to enhance the reliability of computer vision systems for FPV drones.