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

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-139-4-435-447
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.