Концепция реализации групповой авиационной системы технического зрения

Вадим Александрович Ненашев

doi:10.22213/2413-1172-2025-1-99-109

Авторы

В. А. Ненашев Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-1-99-109

Ключевые слова:

малые летательные аппараты, контроль зон земной поверхности, радиолокационные кадры, нейросетевые технологии, разноракурсные видеокадры, групповое техническое зрение

Аннотация

В статье представлена концепция построения групповой авиационной системы технического зрения, направленная на обеспечение высокой точности и оперативности контроля в условиях ограниченной видимости и сложной радиолокационной обстановки. Предлагаемая концепция базируется на использовании пространственно-распределенных систем малогабаритных радиолокационных станций, объединенных во взаимодействующую группу. В этой взаимодействующей группе осуществляется передача и обработка разноракурсных данных с применением методов межкадровой обработки и нейросетевого анализа, а также технологий технического зрения цифровой визуальной информации. Особое внимание уделено реализации освещения передней зоны обзора, в которой и обеспечивается формирование последовательности радиолокационных видеокадров высокого разрешения. Продемонстрирована взаимосвязь всех функциональных блоков в рамках предлагаемой концепции, включая алгоритмы траекторного управления малыми летательными аппаратами, формирование и обработку последовательности радиолокационных видеокадров и их интеллектуальный анализ. Цель исследования - разработка новой концепции построения и функционирования групповой авиационной системы технического зрения, состоящей из пространственно-распределенных малогабаритных бортовых РЛС, способной обеспечить в группе требуемую оперативность и автоматизацию процесса формирования последовательности видеокадров и их интеллектуальной обработки с одновременным обеспечением требуемого разрешения, достоверности и полноты отображения радиолокационной обстановки в передних зонах обзора. Предложена концепция реализации авиационной системы технического зрения, обеспечивающей радиолокационное формирование и комплексную обработку видеокадров, в которой также осуществляется нейросетевой анализ результатов этой комплексной обработки. Разработанная концепция группового технического зрения применима при осуществлении поисково-спасательных операций, экологическом контроле зон земной поверхности и оценке масштабов и развития катастроф в зонах чрезвычайных ситуаций, как природного, так и техногенного характера.

Биография автора

В. А. Ненашев, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры конструирования и технологий электронных и лазерных средств, заведующий лабораторией машинного обучения

Библиографические ссылки

Ненашев В. А. Классификация поверхностей по видеокадрам с применением авиационных систем группового технического зрения // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2025. № 2 (243). С. 126-129. DOI: 10.22184/1992-4178.2025.243.2.126.129

Звонарев И. С., Караваев Ю. Л. Нейросетевой алгоритм обучения мобильного робота в задаче следования за целью // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2024. Т. 27, № 2. С. 4-14. DOI: 10.22213/2413-1172-2024-2-4-14

Ненашев В. А., Ханыков И. Г. Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе // Информатика и автоматизация. 2021. Т. 20, № 2. С. 302-340. DOI: 10.15622/ia.2021.20.2.3

Патент 2703996 РФ, МПК G01S 13/90. Способ локации целей в передних зонах обзора бортовых радиолокационных станций двухпозиционной радиолокационной системы / Г.А. Коржавин, В. А. Ненашев, А. П. Шепета, Ю. Ф. Подоплекин, А. Г. Давинчук (РФ). 2019.

Nenashev V.A., Sentsov A.A., Shepeta A.P. (2019) Formation of Radar Image the Earth's Surface in the Front Zone Review Two-Position Systems Airborne Radar: Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), Saint-Petersburg, Russia, 2019, pp. 1-5 [Electronic resource]. Available at: http://doi.org/10.1109/weconf.2019.8840641 (accessed: 10.01.2025).

Ненашев В. А., Сенцов А. А. Пространственно-распределенные системы радиолокационного и оптического мониторинга : монография. СПб. : ГУАП, 2022. 191 с.

Совмещение сформированных радиолокационных изображений с цифровой картой местности в бортовых системах оперативного мониторинга земной поверхности / А. А. Сенцов, В. А. Ненашев, С. А. Иванов, Е. Л. Турнецкая // Труды МАИ. 2021. № 117. С. 8.

Разработка и исследование интеллектуальной пространственно-распределенной многосенсорной системы мониторинга земной и морской поверхности, реализуемого средствами малой корабельной авиации / В. А. Ненашев, К. Ю. Рыжов, С. А. Ненашев, Е. К. Григорьев, М. Ю. Григоров // Труды Крыловского государственного научного центра. 2023. № S1. С. 45-56.

Shepeta A.P., Nenashev V.A. (2020). Accuracy characteristics of object location in a two-position system of small onboard radars // Информационно-управляющие системы, № 2 (105). С. 31-36.

Король Д. Г., Темченко В. С. Исследование цилиндрической конформной антенной решетки с печатным излучателем для БПЛА // Труды МАИ. 2023. № 129. С. 14.

Методы обработки визуальной информации для навигации безэкипажного судна / П. А. Гессен, А. И. Лизин, В. А. Павлова, В. А. Тупиков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 6. С. 66-76.

Yang N., Li B. (2020). UAV-based Regional Environmental Monitoring IoT System. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science Sensors [Electronic resource]. Available at: doi.org/10.1088/1755-1315/461/1/012061 (accessed: 10.01.2025).

Zaslavskiy M., Kryzhanovskiy K., Ivanov D. (2023). Development of an Environmental Monitoring System Based on Spatial Marking and Machine Vision Technologies. Journal of the Russian Universities: Radioelectronics Sensors [Electronic resource]. Available at: doi.org/10.32603/1993-8985-2023-26-4-56-69 (accessed: 10.01.2025).

Stuart M., McGonigle A., Willmott J. (2019). Hyperspectral Imaging in Environmental Monitoring: A Review of Recent Developments and Technological Advances in Compact Field Deployable Systems. Sensors [Electronic resource]. Available at: doi.org/10.3390/s19143071 (accessed: 10.01.2025).

Van Der Sluijs J., Saiet E., Bakelaar C., Wentworth A., Fraser R., Kokelj S. (2023). Beyond visual-line-of-sight (BVLOS) drone operations for environmental and infrastructure monitoring: a case study in northwestern Canada. Drone Systems and Applications [Electronic resource]. Available at: doi.org/10.1139/dsa-2023-0012 (accessed: 10.01.2025).

Пшихопов В. Х., Медведев М. Ю. Групповое управление движением мобильных роботов в неопределенной среде с использованием неустойчивых режимов // Труды СПИИРАН. 2018. № 5 (60). С. 39-63. DOI: https://doi.org/10.15622/sp.60.2

Численное моделирование роевого алгоритма планирования пути в двухмерной некартографированной среде / В. А. Костюков, И. М. Медведев, М. Ю. Медведев, В. Х. Пшихопов // Вестник Южно-Уральского университета. Серия: Математика. Механика. Физика. 2024. Т. 16, № 2. С. 26-40.

Перспективные направления применения беспилотных авиационных систем в лесном комплексе / Н. А. Коршунов, В. А. Савченкова, А. В. Перминов, М. Е. Конюшенков // Лесохозяйственная информация. 2022. № 2. C. 34-46.

Оптико-электронная корреляционно-экстремальная навигационная система малого беспилотного летательного аппарата / А. А. Шейников, В. А. Малкин, Э. А. Смоленский, Л. А. Иваницкий // Системный анализ и прикладная информатика. 2024. № 2. С. 30-40. DOI: 10.21122/2309-4923-2024-2-30-40

Подход научного обоснования требований к точности позиционирования высокоскоростных автономных подвижных объектов / В. К. Снежко, С. А. Якушенко, С. О. Бурлаков, С. С. Веркин, Е. В. Чеканова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 7-2 (94). С. 212-217. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-7-2-212-217

Методика обоснования требований к точности воспроизведения начальной частоты сигналоподобных помех бортовым радиолокационным станциям / Р. В. Антипенский, А. А. Волков, А. А. Донцов, Е. Е. Назаров // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2021. № 20. С. 244-253.

Arafat Muhammad Yeasir, Alam Muhammad, Moh Sangman (2023). Vision-Based Navigation Techniques for Unmanned Aerial Vehicles: Review and Challenges: Drones [Electronic resource]. Available at: 10.3390/drones7020089 (accessed: 10.01.2025).

Carrillo J., Borda K. (2021). Recent Advances in Artificial Intelligence and Computer Vision for Unmanned Aerial Vehicles: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, pp. 7959-7962 [Electronic resource]. Available at: doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553713 (accessed: 10.01.2025).