Исследовательский проект “Нейросетевой модуль определения положения беспилотного летательного аппарата по аэрофотоснимку без использования ГНСС с контролем достоверности результата”
Автор (ы)
Аффилиация
Национальный исследовательский университет “МИЭТ”, 1 курс магистратуры
Научный руководитель
Аннотация
Цель работы — разработать программный модуль, который определяет положение аэрофотоснимка на эталонной карте в реальном времени на центральном процессоре и отказывается от ответа, когда снимок карте не принадлежит.
Объект исследования — визуальная навигация БПЛА при недоступности ГНСС; предмет — методы сопоставления аэрофотоснимка с картой на основе сиамских нейронных сетей.
Гипотеза: сочетание обучаемого дескриптора участка местности, корреляционного уточнения и оценки различимости пика сходства обеспечит локализацию быстрее SIFT при не меньшей доле верных ответов и позволит отклонять снимки чужой местности.
Задачи: анализ методов визуальной локализации; разработка метода многомасштабного поиска с компенсацией поворота; разработка меры достоверности; программная реализация; экспериментальная проверка на ортофотоплане 4352×4352 пикселя.
Результаты. Модуль обрабатывает кадр за 0,46 с на четырёхъядерном процессоре без GPU (в 7,7 раза быстрее SIFT), использует 893 МБ памяти и модель объёмом 16,8 МБ. Доля локализаций с ошибкой не более 32 пикселей — 81,3 % (SIFT — 71,3 %, ORB — 6,7 %), медианная ошибка — 0 пикселей. Из 30 снимков другого города модуль отклонил 29. Показано, что попарная контрастная функция потерь вызывает коллапс пространства признаков, а обучение с in-batch softmax его устраняет. Гипотеза подтверждена для штатных условий съёмки; устойчивость к повороту камеры требует доработки.
Содержание работы
Автор предпочел не показывать работу на сайте
Конкурс, в котором автор работы принял участие:
IX Международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов “Высокие цели” 2026/27
Отрасль наук
Форма представления работы
Дата публикации работы: 15.10.2026

Добавить комментарий