СИСТЕМА КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ АВТОНОМНИХ БЕЗПІЛОТНИХ ПІДВОДНИХ АПАРАТІВ НА БАЗІ МОДИФІКОВАНОГО МЕТОДУ SEA-THRU ТА НЕЙРОМЕРЕЖІ YOLO

Автономні безпілотні підводні апарати (АБПА) представляють значні можливості для різноманітних завдань у водному середовищі, таких як наукові дослідження, цивільні дослідження і військові місії. Вони використовуються для вивчення підводного середовища за допомогою різноманітних бортових приладів і датчиків. Однак виявлення та класифікація підводних об’єктів залишаються складними завданнями через умови підводного середовища, такі як розсіювання і поглиблення світла. У даний час попередні методи виявлення підводних об’єктів в основному базуються на традиційних підходах до обробки зображень та комп’ютерного зору, які часто не враховують усіх складнощів підводного середовища. Пропонована робота розглядає інтеграцію реконструкції кольорів та використання глибокого навчання безпосередньо на борту АБПА. Це може вирішити виклики, пов’язані зі зменшенням якості зображень через розсіювання та поглиблення світла у водному середовищі. Розглядаючи важливість виявлення та класифікації підводних об’єктів у реальному часі, обрана стратегія інтеграції технологій не тільки покращить здатність АБПА розпізнавати об’єкти, але й зробить цей процес ефективнішим і надійнішим. Результатом буде збільшена точність та швидкість виявлення об’єктів у водних глибинах, що розширить можливості використання АБПА в різноманітних областях, включаючи військові операції, наукові дослідження та місії цивільного призначення. Дослідження зосереджується на вирішенні ключової проблеми – ефективному виявленні та класифікації підводних об’єктів в реальному часі. Інтеграція передових технологій та підходів відкриває нові перспективи для автоматизованого аналізу зображень у підводному середовищі. Покращення точності та швидкості виявлення об’єктів може розширити можливості АБПА для різноманітних застосувань, включаючи військові, дослідницькі та цивільні місії у водних середовищах.