The issue of training of the neural network for drone detection - Hashimov, Elshan; Khaligov, Giblali (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024)
In the article, the issue of mistaking birds for UAVs, which is considered one of the main problems in the process of detecting unmanned aerial vehicles (UAVs) through cameras, was considered. The object of the study is a method of training an artificial intelligence model so that the detection system does not mistake drones for birds. In order to solve this problem, as an alternative to creating a new complex model, the retraining method was used by making some changes to the previously developed model. The aim of the study is to train an artificial intelligence model using certain methods to detect drones and prevent them from being mistaken for birds.

У статті було розглянуто питання прийняття птахів за БПЛА, яке вважається однією з головних проблем у процесі виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА) за допомогою камер. Об’єктом дослідження є метод навчання моделі штучного інтелекту таким чином, щоб система виявлення не сприймала дрони за птахів. Для вирішення цієї проблеми, як альтернатива створенню нової комплексної моделі, був застосований метод перенавчання шляхом внесення деяких змін у раніше розроблену модель. Мета дослідження полягає в тому, щоб навчити модель штучного інтелекту за допомогою певних методів виявляти дрони та запобігати тому, щоб їх сплутали з птахами.
Навчання нейронної мережі для виявлення дронів
Keywords: computer vision; artificial intelligence; deep learning; drone detection; neural networks; нейронні мережі; комп'ютерний зір; глибоке навчання; виявлення дронів; штучний інтелект