Виявлення та відстеження об’єктів безпілотними літальними апаратами за допомогою нейроних мереж

Автор(и)

  • В. В. Ілик Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • П. К. Ніколюк Донецький національний університет імені Василя Стуса

Ключові слова:

БПЛА, нейронні мережі, CNN, виявлення об’єктів, автономні системи

Анотація

Безпілотні літальні апарати (БПЛА) із застосуванням нейронних мереж, зокрема згорткових нейронних мереж (CNN), забезпечують точне виявлення та відстеження об’єктів у військових, рятувальних та аграрних операціях. Використання CNN підвищує автономність та ефективність БПЛА в реальному часі навіть у складних умовах.

Біографії авторів

В. В. Ілик , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти

П. К. Ніколюк , Донецький національний університет імені Василя Стуса

д-р фіз.-мат. наук, професор, професор кафедри інформаційних технологій

Посилання

Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press. 2016. 777 с.

Shao-Yu Y., Hsu-Yung C. Real-Time Object Detection and Tracking for Unmanned Aerial Vehicles Based on Convolutional Neural Networks. Electronics. 2023. Vol. 12(24). DOI: 10.3390/ electronics12244928.

Gugan G., Haque A. Path Planning for Autonomous Drones: Challenges and Future Directions. Drones. 2023. № 7(3). P. 169. DOI: 10.3390/drones7030169.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-19

Як цитувати

[1]
Ілик , В.В. і Ніколюк , П.К. 2024. Виявлення та відстеження об’єктів безпілотними літальними апаратами за допомогою нейроних мереж. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Груд 2024), 169-172.

Номер

Матеріали ІІІ Міжнародної науково-практичної конференції

Розділ

Секція 3 Прикладні інформаційні технології, комп’ютерні технології обробки даних