В данной работе проведено исследование вариантов определение положения квадрокоптера в помещениях. Основным результатом работы является метод определения положения беспилотного летательного аппарата в помещении по двум и более камерам с применением методов машинного обучения. Также собран оригинальный датасет для определения квадрокоптера Tello в аудитории на расстоянии от 1 до 8 метров. Исследованные в работе алгоритмы справились с обнаружением квадрокоптера на изображении с вероятностью до 95%, при ошибке позиционирования не более 4 см в горизонтальной плоскости помещения.
Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2022].