Системи автоматизованого донаведення дронів за допомогою штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗдор, Костянтин Андрійович
dc.contributor.authorБерегун, Роман Олександрович
dc.date.accessioned2025-10-06T09:22:57Z
dc.date.available2025-10-06T09:22:57Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionРозроблена система виконує виявлення та класифікацію об’єктів на відео в реальному часі. На основі виявлених об’єктів система обчислює пріоритетні цілі. До найбільш пріоритетного об’єкту обчислюється відстань та функції керуванння дроном для донаведення. В програмі присутні модулі та скрипти для обробки та фільтрації датасетів для тренування.
dc.description.abstractВ дипломній роботі реалізовано систему, що здатна в режимі реального часу виявляти об’єкти військового призначення та відслідковувати їх за допомогою штучного інтелекту. До кожного об’єкту визначається його пріоритетність, та обраховуються функції для керування безпілотним літальним апаратом з метою донаведення до цілі. Система навчена виявляти об’єкти на відстані до ста метрів, та класифікувати їх серед класів: людина, бронетранспортер, танк, автомобіль, броньований автомобіль, комплекси протиповітряної оборони, артилерія. На основі виявлених об’єктів обчислює відстань до них для орієнтації в просторі. Враховує особливості безпілотного апарату, такі як характеристики камери, вага, потужність двигунів. Дипломна робота виконана на 61 сторінках, містить 17 ілюстрацій, 3 таблиць, 1 додаток, 29 джерел в переліку посилань. Метою роботи є створення системи виявлення та донаведення безпілотних літальниї апаратів за допомогою штучного інтелекту. Методи та засоби: алгоритм виявлення та класифікації об’єктів на зображеннях, побудований на основі згорткових мереж YOLO, алгоритм відслідковування CSRT, мова програмування Python, бібліотека для машинного навчання PyTorch, бібліотеки для аналізу та обчислень NumPy, Pandas, OpenCV, застосунок розмітки зображень Label Studio, симулятор польотів Uncrashed.
dc.description.abstractotherThe diploma thesis implements a system capable of detecting military targets in real time and tracking them using artificial intelligence. Each object is prioritized and functions are calculated to control an unmanned aerial vehicle to bring it to the target. The system is trained to detect objects at a distance of up to one hundred meters and classify them into the following classes: human, armored personnel carrier, tank, vehicle, armored vehicle, anti-aircraft warfare, and artillery. Based on the detected objects, it calculates the distance to them for spatial orientation. It takes into account the features of the unmanned vehicle, such as camera characteristics, weight, and engine power. The thesis is written on 61 pages, including 17 illustrations, 3 tables, 1 appendix, 29 sources in the list of references. The objective of the thesis is to create a system for unmanned aerial vehicles to detect and bring it to the target by using artificial intelligence. Methods and tools: an algorithm for detecting and classifying objects in images based on convolutional neural networks YOLO, CSRT tracking algorithm, Python programming language, PyTorch machine learning library, NumPy, Pandas, OpenCV libraries for analysis and computation, Label Studio image markup application, Uncrashed flight simulator.
dc.format.extent61 с.
dc.identifier.citationБерегун, Р. О. Системи автоматизованого донаведення дронів за допомогою штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Берегун Роман Олександрович. – Київ, 2025. – 61 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76574
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectкласифікація об’єктів
dc.subjectдонаведенна БПЛА
dc.subjectбезпілотні літальні апарати
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectdeep learning
dc.subjectobject classification
dc.subjectUAV homing
dc.subjectunmanned aerial vehicles
dc.titleСистеми автоматизованого донаведення дронів за допомогою штучного інтелекту
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Berehun_bakalavr.pdf
Розмір:
1.6 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 (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи