| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Бородич, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Крень, М. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-06-02T08:41:18Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-02T08:41:18Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Бородич, А. А. Сравнительный анализ методов и алгоритмов обработки изображений БПЛА = Comparative analysis of image processing methods and algorithms for UAVs / А. А. Бородич, М. А. Крень // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 741–743. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59908 | - |
| dc.description.abstract | . В статье проведен сравнительный анализ современных методов и алгоритмов
обработки изображений, используемых в беспилотных летательных аппаратах (БПЛА).
Рассмотрены традиционные и новейшие подходы к обработке изображений, такие как
методы фильтрации, сегментации, глубокого обучения и гибридные алгоритмы.
Проведена оценка эффективности различных методов с учетом таких параметров, как
точность, вычислительная сложность и адаптивность к условиям съемки. На основе
анализа предложены рекомендации по выбору оптимальных алгоритмов для повышения
точности обнаружения и идентификации объектов в задачах БПЛА. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | обработка изображений | en_US |
| dc.subject | алгоритмы | en_US |
| dc.subject | гибридные алгоритмы | en_US |
| dc.title | Сравнительный анализ методов и алгоритмов обработки изображений БПЛА | en_US |
| dc.title.alternative | Comparative analysis of image processing methods and algorithms for UAVs | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article presents a comparative analysis of modern image processing methods
and algorithms used in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Traditional and cutting-edge
approaches to image processing are considered, such as filtering methods, segmentation, deep
learning, and hybrid algorithms. The effectiveness of various methods is evaluated based on
parameters such as accuracy, computational complexity, and adaptability to shooting conditions.
Based on the analysis, recommendations are provided for selecting optimal algorithms to
improve object detection and identification accuracy in UAV tasks. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
