Методи виявлення дронів за допомогою глибокого навчання - Пахомова, Є. В. (My University, 2025)
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.
Drone Detection Methods Using Deep Learning
Keywords: БПЛА; YOLO; виявлення об'єктів; розбиття зображень (tiling); реальний час