Интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов на основе нейросетевого анализа объектов риска

Исследуется интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов (БПЛА ) на основе нейросетевого анализа объектов риска. Рассматриваются алгоритмы автономной навигации, обеспечивающие анализ внешней среды и оперативную корректировку траектории полёта с учётом потенциальных угроз. Оцениваются возможности применения машинного зрения, нейросетевых алгоритмов, методов предобработки данных, детектирования объектов, семантической сегментации, алгоритмов траекторного планирования, предиктивного управления и адаптивной оптимизации маршрутов для идентификации препятствий, движущихся объектов и зон ограничения полётов. Анализируется роль интеллектуальных систем управления в архитектуре БПЛА , их влияние на повышение автономности, устойчивости и эффективности выполнения задач в динамически изменяющихся условиях.

Разработаны механизмы предиктивного анализа рисков, обеспечивающие автоматическую корректировку маршрута при обнаружении препятствий, неблагоприятных погодных условий и зон ограниченного доступа. Предложенная архитектура управления сочетает технологии машинного зрения, анализа потоков данных и автоматизированного принятия решений, а также использует методы динамической маршрутизации, алгоритмы корректировки полёта в реальном времени и стратегии предотвращения столкновений.

Разработанные алгоритмы интеллектуальной навигации могут быть внедрены в современные системы автономного управления БПЛА , обеспечивая адаптацию к динамическим условиям и повышение эффективности выполнения задач в различных сферах, включая оборонные и промышленные применения.