В данной работе рассматривается задача дискриминации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и птиц на изображениях видимого диапазона. Проведён обзор современных методов машинного обучения, включая свёрточные и рекуррентные нейронные сети, а также анализ существующих датасетов. В рамках исследования разработан и обработан набор данных, включающий видеопоследовательности летающих объектов, с применением метода оптического потока. Полученные результаты создают основу для дальнейшего обучения моделей CNN и RNN, направленных на повышение точности детекции.

Жданов К.С. (науч. рук. Гусев А.А.) Дискриминация бпла и птиц на изображениях видимого диапазона // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14992