CC BY
143ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ (TECHNICAL SCIENCES)
УДК 620.9
Бояринов Е.
студент
Государственный аграрный университет Северного Зауралья
(г. Тюмень, Россия)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТАХ
Аннотация: беспилотные летательные аппараты - это беспилотные летательные аппараты, используемые для различных целей. Когда эти устройства были впервые разработаны, они были ручными, дистанционно управляемыми. Однако теперь дроны часто включают искусственный интеллект, автоматизируя некоторые или все операции. Внедрение искусственного интеллекта позволяет поставщикам беспилотных летательных аппаратов использовать данные с датчиков, прикрепленных к дрону, для сбора и внедрения визуальных данных и данных об окружающей среде. Эти данные обеспечивают автономный или вспомогательный полет, упрощая работу и повышая доступность. В результате беспилотные летательные аппараты стали частью предложений интеллектуальной мобильности, которые теперь коммерчески доступны для предприятий и потребителей. Беспилотные летательные аппараты на основе искусственного интеллекта в значительной степени полагаются на компьютерное зрение. Эта технология позволяет беспилотным летательным аппаратам обнаруживать объекты во время полета и позволяет анализировать и записывать информацию на земле.
Ключевые слова: сельское хозяйство, беспилотные летательные аппараты, земледелие, агрономия, искусственный интеллект.
Компьютерное зрение работает с помощью высокопроизводительной встроенной обработки изображений, выполняемой с помощью нейронной сети. Нейронная сеть — это многоуровневая архитектура, которая используется для реализации алгоритмов в машинном обучении. Нейронные сети позволяют
беспилотным летательным аппаратам обнаруживать, классифицировать и отслеживать объекты. Эта информация объединяется в режиме реального времени, чтобы беспилотные летательные аппараты могли избегать столкновений, а также определять местонахождение и отслеживать цели.
Чтобы внедрить нейронные сети в беспилотные летательные аппараты, исследователи должны сначала обучить алгоритмы машинного обучения распознавать и правильно классифицировать объекты в самых разных контекстах. Это делается путем подачи в алгоритм специально размеченных изображений [1, с. 184].
Дроны могут быть оснащены различными типами оборудования для наблюдения, которое может собирать HD-видео и неподвижные изображения днем и ночью. Беспилотные летательные аппараты могут быть оснащены технологией, позволяющей им перехватывать звонки по мобильному телефону, определять местоположение GPS и собирать информацию о номерных знаках. Высокая совместимость с полезной нагрузкой позволяет использовать различные геодезические системы, такие как лидарные сканеры, мульти- и гиперспектральные приборы и многое другое - круглосуточно, с низкими требованиями к персоналу и низкими затратами.
Наблюдение с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) -это использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для захвата неподвижных изображений и видео для сбора информации о конкретных целях, которыми могут быть отдельные лица, группы или среды. Наблюдение с помощью беспилотных летательных аппаратов позволяет тайно собирать информацию о цели, захваченную с расстояния или высоты [2, с. 162].
Использование беспилотных летательных аппаратов для сбора образцов атмосферы является огромным шагом вперед по сравнению с традиционными методами сбора данных и может значительно повысить точность моделей прогнозирования погоды. Почему это важно? Наличие более точных моделей влияет как на повседневную, так и на общую картину. Это позволяет
метеорологам давать нам более точные прогнозы погоды на 10 дней, но более того, это означает возможность давать более продвинутые предупреждения о штормах, таких как торнадо, или о том, приземлятся ли ураганы и где.
Программирование для создания дрона отличается от программирования, чтобы заставить дрон выполнять некоторые задачи. Создание дрона включает в себя сопряжение датчиков и исполнительных механизмов с каким-либо процессором, чтобы дрон летал стабильно. Но для создания приложения все, что нужно, - это легкодоступный дрон и компьютер, на котором могут быть реализованы алгоритмы.
Если речь идет о создании беспилотника, я бы сказал, что это зависит от оборудования, используемого для его создания. Это скорее встраиваемые системы. Связь между микроконтроллером и всеми другими датчиками устанавливается таким образом, что контроллер может обрабатывать показания датчиков и отправлять управляющие сигналы на исполнительные механизмы для достижения стабильного полета [3, с. 96].
В ближайшем будущем беспилотные летательные аппараты будут использоваться для получения привилегированных данных, которые могут быть применены для прогнозирования погоды, отслеживания штормов и точного земледелия. Их даже можно использовать в целях наблюдения, особенно при поисково-спасательных операциях. Мы находимся на пути к конечному пункту назначения, где беспилотные летательные аппараты в конечном итоге станут самодостаточными.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Агафонов, В. А. Разработка инкубатора / В. А. Агафонов, А. Ю. Чуба // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения : Сборник материалов LШ Международной студенческой научно-практической конференции, Тюмень, 29 марта 2019 года. Том Часть 2. - Тюмень:
Государственный аграрный университет Северного Зауралья. - 2019. - С. 183186.
2. Монк, С. Электроника. Теория и практика / С. Монк, П. Шерц. - СПб.: БХВ-Петербург, 2017. - 1168 с.
3. Таран, И. Н. Импортозамещение как фактор развития экономики России на современном этапе / И. Н. Таран // Молодой ученый. — 2018. — № 45 (231). — С. 96-98.
Boyarinov E.
State Agrarian University of Northern Trans-Urals (Tyumen, Russia)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN UNMANNED AERIAL VEHICLES
Abstract: unmanned aerial vehicles are unmanned aerial vehicles usedfor various purposes. When these devices were first developed, they were hand-held, remotely controlled. However, now drones often include artificial intelligence, automating some or all operations. The introduction of artificial intelligence allows suppliers of unmanned aerial vehicles to use data from sensors attached to the drone to collect and implement visual and environmental data. This data provides autonomous or auxiliary flight, simplifying work and increasing accessibility. As a result, unmanned aerial vehicles have become part of intelligent mobility offerings that are now commercially available to businesses and consumers. Unmanned aerial vehicles based on artificial intelligence rely heavily on computer vision. This technology allows unmanned aerial vehicles to detect objects during flight and allows them to analyze and record information on the ground.
Keywords: agriculture, unmanned aerial vehicles, agriculture, agronomy, artificial intelligence.
