Публікація: Методи виявлення дронів за допомогою глибокого навчання
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою кваліфікаційної роботи є розробка та дослідження методів виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА) з використанням алгоритмів глибокого навчання для забезпечення ефективної та точної детекції дронів у режимі реального часу. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено огляд сучасних підходів до виявлення дронів, зокрема оптичних методів на основі комп'ютерного зору. Основну увагу приділено аналізу та порівнянню архітектур моделей YOLO (v3, v4, v5), які є одноетапними детекторами об'єктів, здатними забезпечити швидке виявлення візуальних об'єктів. Досліджено проблему детекції малих об'єктів, характерну для задач виявлення дронів на великій відстані, та застосовано метод розбиття зображень на фрагменти (tiling) для покращення точності. Проведено серію експериментів із використанням як реальних, так і симульованих даних, у тому числі зображень дронів і птахів, для зменшення кількості хибнопозитивних спрацювань. Ефективність моделей оцінювалась за метриками точності, повноти та часу інференсу. За результатами досліджень сформульовано рекомендації щодо вибору архітектури моделі в залежності від обмежень апаратного забезпечення та цілей застосування.
Опис
Ключові слова
БПЛА, YOLO, виявлення об'єктів, розбиття зображень (tiling), реальний час
Бібліографічний опис
Пахомова Є. В. Методи виявлення дронів за допомогою глибокого навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Є. В. Пахомова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 57 с.