Electronic Repository

Аналіз методів розпізнавання об’єктів та компресії зображень під час аерофотозйомки з безпілотних літальних апаратів

Show simple item record

dc.contributor.author Голенко, М.Ю.
dc.contributor.author Іванов, Д.І.
dc.contributor.author Єфіменко, А.А.
dc.contributor.author Воротніков, В.В.
dc.contributor.author Holenko, M.Yu.
dc.contributor.author Ivanov, D.A.
dc.contributor.author Yefimenko, A.A.
dc.contributor.author Vorotnikov, V.V.
dc.date.accessioned 2023-07-12T09:45:06Z
dc.date.available 2023-07-12T09:45:06Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.uri http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/8200
dc.description.abstract Останніми роками аерофотозйомка з безпілотних літальних апаратів (БПЛА) привернула значну увагу завдяки широкому спектру її застосувань, враховуючи картографування, спостереження та моніторинг навколишнього середовища. Ця наукова стаття присвячена аналізу методів розпізнавання об’єктів і стиснення зображень. Точне розпізнавання об’єктів у режимі реального часу покращує ситуаційну обізнаність, сприяючи швидкому прийняттю рішень і реагування в різних областях. Методи стиснення зображень забезпечують ефективне зберігання та передачу даних, усуваючи та покращуючи обмеження пропускної спроможності та ємності зберігання в системах БПЛА. Завдяки оптимізації цих процесів можна значно підвищити загальну продуктивність і ефективність аерофотозйомки за допомогою БПЛА. Результати цього дослідження мають значення у військовій сфері, де БПЛА широко використовуються для розвідки, спостереження та ідентифікації цілей. Точні методи розпізнавання об’єктів можуть покращити військову розвідку, забезпечуючи швидку ідентифікацію потенційних загроз, визначення критичних об’єктів або цілей, що становлять інтерес, і сприяючи ефективному тактичному плануванню. Розпізнавання об’єктів у реальному часі може допомогти у виявленні ворожих транспортних засобів, обладнання та особового складу, підвищуючи обізнаність про ситуацію на полі бою. Крім того, ефективні методи стиснення зображень можуть оптимізувати зберігання та передачу аерофотознімків, забезпечуючи швидкий обмін даними та аналіз під час воєнних операцій. Це може оптимізувати канали зв’язку та полегшити своєчасне прийняття рішень у військовій сфері розвідки. Наукова стаття містить комплексний аналіз існуючих методів розпізнавання об’єктів і стиснення зображень, які потеційно можуть бути використані для ефективної аеророзвідки з БПЛА. Критично оцінюючи ці методи, мета статті визначити їхні сильні сторони, обмеження та потенційні сфери для вдосконалення. Стаття дає цілісне уявлення про поточний стан справ у цій галузі, дозволяючи дослідникам і практикам отримати глибше розуміння доступних методів та можливості їх застосування у даній сфері. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Державний університет "Житомирська політехніка" uk_UA
dc.relation.ispartofseries Технічна інженерія;1(91)
dc.subject розпізнавання об’єктів uk_UA
dc.subject стиснення зображень uk_UA
dc.subject аерофотозйомка uk_UA
dc.subject безпілотні літальні апарати (БПЛА) uk_UA
dc.subject комп’ютерний зір uk_UA
dc.subject машинне навчання uk_UA
dc.subject глибоке навчання uk_UA
dc.subject нейронні мережі uk_UA
dc.subject object recognition uk_UA
dc.subject image compression uk_UA
dc.subject aerophotography uk_UA
dc.subject unmanned aerial vehicles (UAVs) uk_UA
dc.subject computer vision uk_UA
dc.subject machine learning uk_UA
dc.subject deep learning uk_UA
dc.subject neural networks uk_UA
dc.title Аналіз методів розпізнавання об’єктів та компресії зображень під час аерофотозйомки з безпілотних літальних апаратів uk_UA
dc.title.alternative Analysis of methods of object recognition and image compression during aerial photography from unmanned aerial vehicles uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.description.abstracten In recent years, aerial photography from unmanned aerial vehicles (UAVs) has attracted considerable attention due to its wide range of applications, including mapping, surveillance and environmental monitoring. This scientific article is devoted to the analysis of methods of object recognition and image compression. Accurate real-time object recognition improves situational awareness, facilitating rapid decision-making and response in various areas. Image compression techniques provide efficient data storage and transmission, eliminating and improving bandwidth and storage capacity limitations in UAV systems. Optimizing these processes can significantly improve the overall productivity and efficiency of UAV aerial photography. The results of this study have implications in the military field, where UAVs are widely used for reconnaissance, surveillance, and target identification. Accurate object recognition techniques can improve military intelligence by enabling rapid identification of potential threats, identification of critical objects or targets of interest, and facilitating effective tactical planning. Real-time object recognition can help identify enemy vehicles, equipment and personnel, increasing situational awareness on the battlefield. In addition, effective image compression techniques can optimize the storage and transmission of aerial imagery, enabling rapid data sharing and analysis during military operations. This can optimize communication channels and facilitate timely decision-making in the field of military intelligence. This scientific article contains a comprehensive analysis of existing methods of object recognition and image compression, which can potentially be used for effective aerial reconnaissance with UAVs. By critically evaluating these methods, the paper aims at identifying their strengths, limitations and potential areas for improvement. The article presents a holistic view of the current state of affairs in this field, allowing researchers and practitioners to gain a deeper understanding of available methods and their potential applications in this field. uk_UA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account