Тимошенко, Юрій ОлександровичМельник, Назарій Олександрович2025-09-162025-09-162025Мельник, Н. О. Застосування машинного навчання для системи оптичного наведення дрона-перехоплювача : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мельник Назарій Олександрович. – Київ, 2025. – 100 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76034Дипломна робота: 100 с., 13 рис., 7 табл., 24 посилань, 1 додаток. Об’єктом дослідження є процес автоматичного наведення дрона перехоплювача на повітряні цілі. Предметом дослідження є алгоритми та методи детекції, трекінгу, наведення та їх реалізація на спеціалізованих обчислювальних платформах. Метою роботи є розробка та експериментальне обґрунтування багатопотокового алгоритму автоматичного наведення дрона-перехоплювача на основі сучасних нейромереж та ансамблевих методів, адаптованого для реального часу на платформі Jetson Orin Nano Super. Актуальність дослідження зумовлена загостренням загрози від безпілотних літальних апаратів в умовах сучасної війни та потребою в економічно ефективних автономних системах перехоплення БПЛА. У роботі узагальнено теоретичні засади CNN і ансамблевих методів, досліджено архітектури YOLO11m та RT-DETR, розроблено методики аугментації даних, обґрунтовано вибір одноплатної платформи Jetson Orin Nano Super та спроєктовано асинхронний програмний конвеєр для роботи в режимі реального часу. Запропонований гібридний алгоритмічний стек забезпечує стабільну швидкість обробки кадрів на борту, підвищує точність для дрібних цілей і має конкурентоспроможну собівартість у порівнянні з традиційними сенсорними системами. Отримані результати можуть бути застосовані для створення реальних систем захисту від ворожих дронів в умовах війни.100 с.ukмашинне навчаннянейронні мережікомп’ютерний зірдетекція та трекінгоптичне наведеннядрони перехоплювачіyolo11mrt-detrjetson orin nano superпропорційна навігація (apn)Bachelor Thesis