Метод розпізнавання БПЛА за зображанням з тепловізора засобами глибокого навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
2024-11-16
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У роботі наведено результати дослідження застосування методу розпізнавання БПЛА за тепловими зображеннями засобами глибокого навчання, зокрема, для задач моніторингу та забезпечення безпеки в умовах обмеженої видимості. Для тестування та оцінки ефективності методу використовувалася симуляційна модель польоту БПЛА у середовищі Unity, що дозволило створити набір навчальних даних із теплових зображень.
Використання моделі YOLO як основної моделі детекції обумовлено її високою швидкістю роботи та здатністю виконувати ідентифікацію та локалізацію об’єктів за одну ітерацію. У випадку детекції БПЛА за тепловими зображеннями, модель YOLO продемонструвала високу точність розпізнавання — понад 90% у сценаріях із різними рівнями шуму, варіативними відстанями та кутами спостереження. Це свідчить про її ефективність у застосуваннях для реального часу, де важливим є швидке реагування на появу об'єктів у зоні моніторингу. Застосування симуляційного середовища Unity дозволило
моделювати польоти у складних умовах, таких як різні рівні освітленості, зміна температури та наявність диму чи інших перешкод, що полегшило процес підготовки навчальних даних. Використання попередньої обробки зображень та адаптації параметрів YOLO для роботи з тепловими даними стало важливим кроком у підвищенні точності детекції об’єктів. Подальше вдосконалення алгоритму передбачає оптимізацію гіперпараметрів і додавання нових шарів, що допоможе підвищити стабільність результатів у випадках із низькою контрастністю зображень. Цей метод може бути корисним у системах захисту від БПЛА, підвищуючи їхню надійність та точність навіть у складних умовах експлуатації.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект
Бібліографічний опис
Казіонов М.А., Скрипник Т.К., Пасічник О.А., Вознюк Л.О. Метод розпізнавання БПЛА за зображанням з тепловізора засобами глибокого навчання // Збірник наукових праць за матеріалами ХVI Всеукраїнської науково-практичної конференції “Актуальні проблеми комп’ютерних наук (АПКН – 2024)”. Хмельницький: ХНУ, 2024. С. 246–250.