Адаптивный гибридный алгоритм локализации ключевых точек для навигации летательного аппарата с оценкой качества изображения
Автор: Замышляева А.А., Кузнецов А.А.
Рубрика: Управление в технических системах
Статья в выпуске: 2 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
В условиях повышения требований к точности и надежности навигации летательных аппаратов (ЛА) при наличии в видеопотоке шумов различной природы актуальной является задача разработки алгоритмов, сочетающих высокую работоспособность нейросетевых методов в сложных условиях видеосъемки с высокой точностью классических подходов в благоприятных условиях. Цель исследования: разработать и валидировать адаптивный гибридный алгоритм. Данный алгоритм должен комбинировать помехоустойчивую нейросетевую детекцию (на базе LND-Net) с субпиксельным уточнением классическими методами (алгоритм Canny) на основе анализа локального качества изображения, повышая надежность навигации в сложных условиях.
Оценка точности, нейронные сети, компьютерное зрение, летательный аппарат, навигация, графические маркеры, ключевые точки, бортовые системы видеонаблюдения
Короткий адрес: https://sciup.org/147254089
IDR: 147254089 | УДК: 004.032.26 | DOI: 10.14529/ctcr260202
Assessment of the accuracy of localization of key points of reference markers by a neural network algorithm when analyzing video from on-board cameras of an aircraft
In the context of increasing requirements for the accuracy and reliability of aircraft navigation in the presence of various types of noise in the video stream, the problem of developing algorithms that combine the high performance of neural network methods in complex video shooting conditions with the high accuracy of classical approaches in favorable conditions is highly relevant.
