Методика оперативної ідентифікації воронок на полях для вибору оптимальних шляхів наземних роботів спеціального призначення - Dudnyk, A.; Shvorov, S.; Opryshko, O.; Tsytsiurskyi, Y.; Zhuk, D. (Енергетика і автоматика, 2025)
Стаття присвячена питанню розпізнавання ушкоджень на полях, що виникли в ході бойових дій. У роботі досліджуються методи попередньої обробки зображення, спрямовані на полегшення розпізнавання об’єктів. Для дослідження використовувалися супутникові зображення, отримані із безкоштовного сервісу Google earth pro (ver 7.3), обробка здійснювалася у спеціально розробленому авторському програмному забезпеченні SurfaceAnalysis, розробленому на мові Python. Спочатку розглядається побудова контрастного зображення, що перетворює його з кольорового на монохромне (чорно-біле), а також виділяє ключові текстурні особливості знімку. Для подальшого підсилення видимості об’єктів розглядається застосування розмиття за Гаусом. Досліджується вплив зміни стандартного відхилення на виразність шуканих елементів. Запропоновано алгоритм пошуку потенційних об’єктів із визначенням їх розташування та меж для подальшого їх розпізнавання на основі зображення, отриманого розмиттям Гауса. Проведені експерименти демонструють, що коригування параметрів алгоритму дозволяє досягти значного покращення точності попереднього розпізнавання об’єктів. У результаті було встановлено, що попередня цифрова обробка зображення перед розпізнаванням може полегшити пошук потенційних об’єктів. Передбачається, що цей підхід дозволяє значно спростити структуру майбутньої нейронної мережі, що здійснюватиме розпізнавання. Дослідження будуть продовжені з метою оцінки інших методів попередньої обробки, вдосконалення вже наявних алгоритмів та порівняння результатів тренувань нейронних мереж на оброблених і необроблених зображеннях.Ключові слова: БПЛА, воронки, моніторинг, Python, розмиття за Гаусом