Концепция реализации групповой авиационной системы технического зрения

V A Nenashev

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

Authors

V. A. Nenashev St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

DOI:

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

Keywords:

small unmanned aerial vehicles, terrestrial surface area monitoring, radar frames, neural network technologies, multi-angle video frames, group technical vision

Abstract

This paper presents a concept for the design of a group aviation technical vision system aimed at ensuring high-precision and prompt monitoring under conditions of limited visibility and complex radar environments. The proposed concept is based on the use of spatially distributed systems of compact airborne radar stations, integrated into an interacting group. Within this interacting group, transmission and processing of multi-angle data are carried out using inter-frame processing methods, neural network tools, and technical vision technologies. Special attention is given to the implementation of front-zone illumination, which enables the formation of a sequence of high-resolution radar video frames. The interrelation of all functional units within the proposed concept is demonstrated, including algorithms for trajectory control of small unmanned aerial vehicles, formation and processing of radar video frame sequences, and their intelligent analysis. The aim of this research is to develop a novel concept for the design and operation of a group aviation technical vision system composed of spatially distributed compact airborne radar stations, capable of collectively ensuring the required responsiveness and automation in the process of video frame sequence generation and intelligent processing, while simultaneously achieving the necessary resolution, reliability, and completeness of situational awareness in the forward observation zones. As a result, a concept is proposed for an aviation technical vision system that enables radar-based formation and comprehensive processing of video frames, including neural network-based analysis of the results of this integrated processing. The developed concept of group technical vision is applicable to search and rescue operations, environmental monitoring of terrestrial surface areas, and assessment of the scale and development of natural and man-made emergency situations.

Author Biography

V. A. Nenashev, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

PhD in Engineering, Associate Professor

References

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).