ОБЪЕКТІЛЕРДІ БОРТТЫҚ ТАНУ ЖӘНЕ ҰШҚЫШСЫЗ ҰШУ АППАРАТТАРЫНДА ҚАШЫҚТЫҚТЫ БАҒАЛАУ ҮШІН МАШИНАМЕН ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ

2025

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-139-4-435-447
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл жұмыста NVIDIA Jetson Nano базасында есептеу модулімен, RGB камерасымен, IMU-сенсорымен және GPS-қабылдағышпен жабдықталған ҰҰА виртуалды борттық жүйесінің архитектурасын әзірлеу қарастырылады. Ол ҰҰА мақсаттарын тану және объектілерге дейінгі қашықтықты анықтау бойынша міндеттерді шешуге арналған. Нақты уақыт режимінде объектілерді табу жөніндегі міндеттерді шешу үшін MobileNet-SSD-ді белгілердің экстракторы ретінде пайдалана отырып, YOLOv2-Lite моделінің жеңілдетілген модификациясы қолданылды. Объектіге дейінгі қашықтықты анықтау мақсаттың бұрыштық өлшемін есептеу әдісі бойынша үшбұрыштар ұқсастығының арақатынасы негізінде қолданумен іске асырылады.