Алгоритми розпізнавання образів сигналів системи металошукач-БПЛА

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПіддубний, Володимир Олексійович
dc.contributor.authorКонорєв, Андрій Андрійович
dc.date.accessioned2025-10-10T08:45:06Z
dc.date.available2025-10-10T08:45:06Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОбсяг пояснювальної записки дипломної роботи становить 114 сторінок, які включають в себе 6 розділів, 18 ілюстрації, 3 таблиць і 15 бібліографічних найменувань за переліком джерел посилань. Актуальність теми: Пошук прихованих металевих та потенційно небезпечних об’єктів на сучасному етапі є надзвичайно актуальним завдання. Для цього використовуються металодетектори, які можуть бути вихрострумовими, імпульсними чи побудованими на основі магнітометрів. Найбільше розповсюдження мають вихрострумові пристрої. Основна проблема металодетекторів – велика кількість хибних спрацювань із-за їх реакції на всі металеві об’єкти в ґрунті. Тому важливою є проблема дискримінації виявлених об’єктів. Цю проблему може вирішити вихрострумова радіотехнічна система (аналізатор металів), яка дозволяє дистанційно виявляти металеві об’єкти. Але поки що така класифікація проводиться візуально оператором, що призводить до суб’єктивних помилок. Швидко та ефективно її можна провести за допомогою методів штучного інтелекту (ШІ). Можливість дистанційного виявлення металевих об’єктів дозволяє створити систему металошукач-БПЛА, яка зможе швидко досліджувати великі території особливо в місцях недоступних для безпосереднього огляду. Тому концептуальна розробка системи металошукач-БПЛА, алгоритмів розпізнавання сигналів вихрострумового пристрою та алгоритму роботи системи в цілому є актуальною. Цим питанням і присвячена дана робота. Мета дослідження: Розробка та дослідження алгоритмів розпізнавання і класифікації результатів вимірювань вихрострумового аналізатора металів із використанням методів штучного інтелекту (ШІ), з метою поліпшення його технічних характеристик. Об’єкт дослідження: Інтелектуальна система дистанційного виявлення металевих об’єктів на базі безпілотного літального апарата з використанням вихрострумової радіотехнічної системи. Предмет дослідження: Алгоритми обробки та класифікації сигналів, отриманих вихрострумовою радіотехнічною системою, що є складовою частиною системи металошукач. Новизна одержаних результатів: показана можливість використання методів штучного інтелекту для класифікації металевих об’єктів виявлених вихрострумовою радіотехнічною системою. На одному і тому ж наборі даних виконано порівняльний аналіз методів SVM, Naive Bayes, NMC та k-NN, визначено k-NN метод (k дорівнює 3, косинусна відстань) як оптимальну модель. Запропоновано архітектуру та робочий цикл для системи металошукач-БПЛА. Надано рекомендації для інтеграції вихрострумового пристрою в систему металошукач-БПЛА (квадрокоптер). Дослідження підтверджують можливість створення такої системи.
dc.description.abstractotherThe volume of the explanatory note of the diploma thesis is 114 pages, which include 6 sections, 18 illustrations, 3 tables and 15 bibliographic entries according to the list of reference sources. Relevance of the topic: The search for hidden metal and potentially dangerous objects is an extremely relevant task at the present stage. For this, metal detectors are used, which can be eddy current, pulsed or built on the basis of magnetometers. Eddy current devices are the most widespread. The main problem of metal detectors is a large number of false positives due to their reaction to all metal objects in the soil. Therefore, the problem of discrimination of detected objects is important. This problem can be solved by an eddy current radio engineering system (metal analyzer), which allows remote detection of metal objects. But so far, such classification is carried out visually by the operator, which leads to subjective errors. It can be carried out quickly and effectively using artificial intelligence (AI) methods. The ability to remotely detect metal objects allows you to create a metal detector-UAV system that can quickly explore large areas, especially in places inaccessible to direct inspection. Therefore, the conceptual development of the metal detector-UAV system, algorithms for recognizing signals of the eddy current device and the algorithm for operating the system as a whole is relevant. This work is devoted to these issues. Research objective: Development and study of algorithms for recognizing and classifying the measurement results of an eddy current metal analyzer using artificial intelligence (AI) methods, in order to improve its technical characteristics. Object of research: Intelligent system for remote detection of metal objects based on an unmanned aerial vehicle using an eddy current radio engineering system. Subject of research: Algorithms for processing and classifying signals received by an eddy current radio engineering system, which is an integral part of the metal detector system. The novelty of the obtained results: the possibility of using artificial intelligence methods for classifying metal objects detected by an eddy current radio technical system is shown. A comparative analysis of the SVM, Naive Bayes, NMC and k-NN methods was performed on the same data set, and the k-NN method (k is equal to 3, cosine distance) was determined as the optimal model. The architecture and operating cycle for the metal detector-UAV system are proposed. Recommendations for integrating the eddy current device into the metal detector-UAV system (quadrocopter) are provided. The studies confirm the possibility of creating such a system.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationКонорєв, А. А. Алгоритми розпізнавання образів сигналів системи металошукач-БПЛА : дипломна робота ... бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Конорєв Андрій Андрійович. — Київ, 2025. — 114 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76749
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectВихрові струми
dc.subjectМеталошукач
dc.subjectМетоди класифікації та сортування
dc.subjectБПЛА
dc.titleАлгоритми розпізнавання образів сигналів системи металошукач-БПЛА
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
KonorievAA_Bakalavr_RS-p21_2025.pdf
Розмір:
1.38 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (РТС)
Бакалаврські роботи