Божок, A.Панченко, Тарас2025-03-202025-03-202024Божок A. В. Методи швидкого виявлення подібностей на зображеннях з БПЛА / Божок A. В., Панченко Т. В. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р. / [за заг. ред.: М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та iн. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво- Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2024. - C. 15-17.https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/34064This research focuses on developing rapid methods for detecting similarities between images captured by Unmanned Aerial Vehicles and sections of orthophoto plans. The primary objective is to determine the degree of similarity to facilitate the localization of drones in the absence of GPS signals. The proposed approach integrates similarity measurement using a neural network, DCT hash difference, histogram difference, and aggregation of similarity metrics using XGBoost. Preliminary results show high similarity detection accuracy of 93%, while maintaining high processing speed. Additionally, emerging techniques based on keypoint detection, such as the neural network-based SuperPoint and SuperGlue matcher, are being explored to enhance robustness against rotation, scaling, and varying environmental conditions. These findings contribute to the advancement of real-time UAV image analysis, providing a robust framework for efficient data interpretation in dynamic scenarios.Метою даного дослідження є розробка та впровадження методів швидкого виявлення подібностей між зображеннями з БПЛА та ортофотопланами. Ці методи повинні забезпечувати високу точність порівняння та знижувати обчислювальні витрати, що дозволить використовувати їх у системах реального часу для визначення місцезнаходження дронів у різних умовах експлуатації. Крім того, дослідження спрямоване на підвищення стійкості методів до змінних умов освітлення, погодних умов, обертання та масштабування зображень, що є поширеними проблемами у реальних застосуваннях. Це включає розробку алгоритмів, які можуть адаптуватися до різних типів середовища, забезпечуючи надійність та точність визначення місцезнаходження БПЛА незалежно від зовнішніх факторів.ukбезпілотні літальні апарати (БПЛА)нейронна мережаінтерпретація данихUnmanned Aerial Vehiclesneural networkdata interpretationматеріали конференціїConference materials