Застосування методiв глибокого навчання для виявлення БПЛА
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі розглянуто актуальну проблему виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА) за допомогою застосування методів штучного інтелекту, зокрема глибокого навчання та комп’ютерного зору. Проведено огляд основних підходів до детекції дронів – радіолокаційних, акустичних, інфрачервоних, радіочастотних та оптичних – із визначенням їхніх переваг та обмежень. Основну увагу зосереджено на оптичному виявленні з використанням згорткових нейронних мереж, зокрема архітектури YOLOv8, яка забезпечує високу точність і швидкодію в умовах реального часу. Описано структурні компоненти моделі, функції втрат, ключові метрики оцінювання (mAP, Precision, Recall, F1-score), а також практичні аспекти навчання моделей для задачі виявлення дронів. Робота має прикладне значення для розробки ефективних систем моніторингу повітряного простору як у військових, так і в цивільних умовах.
Опис
Ключові слова
безпілотні літальні апарати, виявлення дронів, комп’ютерний зір, глибоке навчання, YOLOv8, нейронні мережі, обробка зображень, моніторинг повітряного простору, функції втрат, метрики оцінки
Бібліографічний опис
Колесник, А. М. Застосування методiв глибокого навчання для виявлення БПЛА / А. М. Колесник, А. Ю. Шелестов // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 14−17 травня 2025 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 333-339.