Ключевое слово: «сверточные нейронные сети»
Марченко
Б.
А.
, Красюков
С.
С.
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ БПЛА ПО СПЕКТРОГРАММАМ ИХ СИГНАЛОВ СВЯЗИ //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2026. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2026/0.htm?id=51978
Авторы:
Б. А. Марченко, С. С. Красюков
Б. А. Марченко, С. С. Красюков
В работе оценивается возможность применения сверточной сети ResNet-18 для распознавания видов БПЛА по изображениям мгновенных спектров (спектрограммам) сигналов связи. Исходная база сигналов БПЛА представлена реализациями квадратурных отсчетов длительностью от 0.1 с до 1 с. Для дообучения сети и распознавания предъявляются спектрограммы этих сигналов в формате joint time frequency (амплитуда-частота-время). Показана возможность правильной идентификации записей 37 видов сигналов БПЛА с вероятностью более 0.95.
Липатников
Д.
Г.
, Макаров
Д.
А.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КАСКАДНЫХ И ОДНОСТАДИЙНЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АРХИТЕКТУР ДЛЯ МОНИТОРИНГА ДОРОЖНОЙ ОБСТАНОВКИ В СИСТЕМАХ ADAS //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2026. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2026/0.htm?id=52001
Авторы:
Д. Г. Липатников, Д. А. Макаров
Д. Г. Липатников, Д. А. Макаров
В работе предложен каскадный подход к распознаванию дорожных знаков для систем помощи водителю. Рассмотрены одностадийная и двухстадийная нейросетевые архитектуры. Экспериментально подтверждено, что разделение этапов локализации и классификации снижает нагрузку на центральный процессор и повышает частоту кадров в два раза при точности распознавания свыше девяноста четырех процентов. Результаты применимы в бортовых компьютерах транспортных средств.
