Танчук, В. С.Колобродов, В. Г.2025-03-242025-03-242024Танчук, В. С. Аналіз існуючих моделей виявлення БПЛА на тепловізійних зображеннях / Танчук В. С., Колобродов В. Г. // Вісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2024. – Вип. 68(2). – С. 5-10. – Бібліогр.: 11 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73035У наші часи широкого використання набувають безпілотні літальні апарати (БПЛА). Вони підтвердили свою ефективність, надійність та доцільність. Однак неналежне використання цієї технології або її зловживання можуть призвести до суттєвих порушень прав людини та створити значні загрози громадській безпеці. У зв’язку з чим, повинні створюватися відповідні методи протидії БПЛА. Одним із напрямків, який активно розвивається в наш час, є виявлення БПЛА на основі оптико електронному випромінювані. Так як більшість таких систем розраховані на видимий діапазон, ІЧ діапазон не так широко був досліджений. Виявлення БПЛА на основі тепловізійних зображень може бути виконано використовуючи штучний інтелект. Наразі вже існують готові підходи та моделі, які виконують задачі виявлення об’єктів, проте вони більш загального призначення. Для огляду проблеми виявлення БПЛА на основі тепловізійних зображень та ШІ, необхідно провести аналіз найбільш ефективних моделей виявлення об’єктів для задачі виявлення БПЛА у ІЧ діапазоні. В даній роботі було проведено аналіз та порівняння таких моделей виявлення об’єктів як YOLOv5 та YOLOv8, Faster RCNN, DETR. Для навчання моделей використовувались датасети, як в ІЧ діапазоні, так і у видимому. Була проведена попередня цифрова обробка датасету зображень БПЛА у видимому діапазоні, для перетворення їх у псевдо теплові. Це виконувалось з ціллю збільшити кількість тренувальних даних для моделей і тим самим покращити їх точність. Результати показали, що такі моделі як YOLOv8 та DETR є найефективнішими для задач виявлення БПЛА на тепловізійних зображеннях, проте їх точність все ще є недостатньою для ефективного використання для систем захисту від БПЛА у реальному часі.ukбезпілотний літальний апаратштучний інтелектмодель виявлення об’єктівYOLOv8YOLOv5Faster RCNNDETRдатасетпопередня обробкасередня точність виявленнясереднє значення повнотиunmanned aerial vehicleartificial intelligenceobject detection modeldatasetpre-processingaverage precisionАналіз існуючих моделей виявлення БПЛА на тепловізійних зображенняхAnalysis of existing object detection models for UAV detection on thermal imageryArticleС. 5-10https://doi.org/10.20535/1970.68(2).2024.318080004.930009-0001-6315-01750000-0003-0941-0252