ВИЯВЛЕННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ ПОВІТРЯНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ: СУЧАСНИЙ СТАН ДОСЛІДЖЕНЬ

Анотація

У статті подано комплексний огляд сучасних технологій виявлення повітряних об’єктів із акцентом на використання методів машинного навчання (ML) для підвищення точності та надійності систем спостереження. Проаналізовано основні підходи до виявлення повітряних об’єктів – радіочастотний моніторинг, радіолокаційний аналіз, електрооптичне й тепловізійне спостереження, а також акустичний контроль. Визначено їхні переваги, обмеження та специфіку застосування. У роботі узагальнено результати сучасних досліджень, які демонструють досягнення точності виявлення у тестових середовищах, здатність систем адаптуватися до нових сценаріїв і підвищувати достовірність завдяки мультисенсорній інтеграції.