МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ БАГАТОРОТОРНИХ БПЛА ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Зростаюче використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА) у різноманітних комерційних та технічних секторах підкреслило необхідність надійного спостереження за БПЛА, особливо з огляду на питання громадської безпеки. У відповідь на цю вимогу було швидко розвинуто методи ідентифікації БПЛА. Незважаючи на прогрес, маленький розмір дронів, складні умови повітряного простору та зміни у освітленні залишаються значними викликами в цій сфері досліджень. З метою розв'язання цих викликів проведено дослідження, що базується на новому підході до виявлення БПЛА невеликих розмірів, використовуючи вдосконалену версію YOLOv8.

Запропоновано метод, який дозволяє інтегрувати модуль високої деталізації для підвищення точності виявлення дрібних повітряних об'єктів. Також було оптимізовано архітектуру шляхом видалення елементів, що є більш важливими для великих об'єктів, тим самим зменшуючи обчислювальне навантаження та прискорюючи швидкість виявлення БПЛА. Крім того, використання Swin Transformer дозволяє краще виявляти об'єкти різних масштабів та зменшує обчислювальну складність. Також впровадження модуля уваги GAM у архітектуру мережі значно підвищує здатність до асиміляції ознак, що призводить до помітного підвищення ефективності виявлення БПЛА.

У порівнянні з оригінальною базовою моделлю, наш запропонований метод демонструє суттєві покращення, збільшуючи P (precision), R (recall) та mAP (mean average precision) на 9%, 10,2% та 6% відповідно. Крім того, він істотно оптимізує модель за кількістю вхідних параметрів на 32,5% та 32,4% відповідно. Запропонований метод у порівняльних експериментах та експериментах зі специфічними наборами даних показав велику перспективу для практичної реалізації в системах виявлення об'єктів БПЛА, що дає підстави говорити про перспективу застосування в реальних умовах.