Дослідження та розробка автоматизованої системи калібрування CV-модуля для точного визначення просторових координат об’єктів на основі low-cost hardware
| dc.contributor.advisor | Глибовець, Андрій | uk_UA |
| dc.contributor.author | Ніношвілі, Сергій | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-08-26T08:11:46Z | |
| dc.date.available | 2026-08-26T08:11:46Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | Робота присвячена актуальному завданню підвищення ефективності систем комп'ютерного зору для виявлення та розпізнавання малорозмірних безпілотних літальних апаратів (UAV) в інфрачервоному (IR) спектрі. Головною проблемою, що вирішується у дослідженні, є критичний дефіцит якісно анотованих наборів навчальних даних, необхідних для коректної роботи сучасних алгоритмів детекції. Метою роботи є дослідження можливостей створення та застосування детерміністично згенерованих синтетичних даних для оптимізації та гнучкого донавчання (fine-tuning) моделей архітектури YOLO на малопотужних апаратних платформах. У процесі дослідження розроблено аналітично обґрунтований 2D-метод процедурної генерації теплових сигнатур. Запропонований алгоритм базується на аналізі карт магнітуди градієнтів та імітує температурне гало, апаратні шуми (PSF, FPN) й ефекти теплового злиття з фоном, що усуває нефізичні межі синтезованих об'єктів. Додатково створено інструментарій просторового картографування "сліпих зон" для оцінки вразливостей моделі на неоднорідних ландшафтах. Експериментально доведено ефективність розробленого підходу: використання оптимального обсягу синтетичних даних разом із підібраними гіперпараметрами навчання (модифікація YOLO Small) забезпечило радикальне зростання ефективності моделі на валідаційних наборах. Також виявлено та досліджено феномен фонової адаптації (background learning), який сприяє зменшенню хибних спрацьовувань моделі. Практична значущість: отримані результати формують цілісну методологію на перетині Data-centric та Model-centric підходів. Розроблений конвеєр дозволяє створювати високоточні, апаратно-незалежні системи детекції дронів у режимі реального часу, виключаючи необхідність збору та розмітки дорогих масштабних реальних IR-датасетів. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/40959 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | безпілотні літальні апарати (БпЛА) | uk_UA |
| dc.subject | інфрачервоний спектр | uk_UA |
| dc.subject | комп'ютерний зір | uk_UA |
| dc.subject | процедурна генерація | uk_UA |
| dc.subject | YOLO | en_US |
| dc.subject | донавчання (fine-tuning) | uk_UA |
| dc.subject | фонова адаптація (background learning) | uk_UA |
| dc.subject | магістерська робота | uk_UA |
| dc.title | Дослідження та розробка автоматизованої системи калібрування CV-модуля для точного визначення просторових координат об’єктів на основі low-cost hardware | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
Files
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: