Розроблення програмного нейромережевого модуля для виявлення дронів на основі YoloV5 - Сагула, О. О. (My University, 2025)
Об’єкт дослідження – процес автоматичного виявлення дронів у відеопотоці, який включає методи комп'ютерного зору та глибокого навчання для ідентифікації об’єктів на основі нейронних мереж. Виявлення дронів є важливим етапом у забезпеченні безпеки стратегічних об’єктів, а також для моніторингу повітряного простору. Предмет дослідження – програмний модуль, що реалізує архітектуру нейронної мережі для виявлення дронів у відеопотоці в реальному часі. Зокрема, досліджуються методи налаштування нейромережевої архітектури для точного виявлення малорозмірних та швидкорухомих об’єктів (дронів), способи оптимізації моделі для підвищення продуктивності, зменшення кількості хибнопозитивних спрацьовувань, а також забезпечення високої швидкості обробки даних. Метою роботи є створення нейромережевого модуля на основі архітектури YOLOv5 для моніторингу повітряного простору та забезпечення безпеки об’єктів, який зможе оперативно реагувати на появу дронів, зокрема у випадках несанкціонованого проникнення. В першому розділі проведено детальний аналіз існуючих методів виявлення дронів. Розглянуто пульсову допплерівську радіолокацію, безперервні хвильові радари, відеоспостереження з комп'ютерним зором та акустичні системи. Було встановлено, що комп'ютерний зір є найбільш ефективним для задачі виявлення дронів завдяки високій точності та адаптивності. В другому розділі було виконано аналіз технічного завдання та сформульовано задачі дослідження. Було визначено ключові вимоги до системи виявлення дронів, що зумовило вибір підходу на основі комп'ютерного зору. В третьому розділі описано процес навчання моделі YOLOv5 для виявлення дронів. Проведено підготовку навчального набору даних, налаштовано середовище Google Colab, виконано навчання та валідацію моделі. Отримані результати продемонстрували високу точність моделі при виявленні дронів. У результаті розроблена система виявлення дронів на основі нейронної мережі, інтегрована в програмний додаток. Після цього система була успішно протестована. Також, отримані результати роботи можна віднести до цілей сталого розвитку 9 «Промисловість, інновації та інфраструктура», а саме до пункту 9.4 «Сприяти прискореному розвитку високо- та середньо- високотехнологічних секторів переробної промисловості, які формуються на основі використання ланцюгів «освіта – наука – виробництво» та кластерного підходу за напрямами: розвиток інформаційно-телекомунікаційних технологій (ІКТ); застосування ІКТ в АПК, енергетиці, транспорті та промисловості; високотехнологічне машинобудування».
Keywords: комп'ютерний зір; безпека стратегічних об’єктів; відеоспостереження; YoloV5; нейромережевий модуль; виявлення дронів