МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И НАВЕДЕНИЯ РАКЕТЫ

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-135-6-151-160
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В данной работе описан этап разработки интеллектуальной системы управления и наведения ракеты для автоматического распознавания потенциальных целей и объектов на основе методов и алгоритмов машинного обучения. На бортовом электронно-вычислительном модуле была обучена комбинированная модель нейронной сети на основе открытого и доступного набора данных. Результатом работы является модель машинного обучения, которая показала высокие результаты распознавания потенциальных целей и объектов (коэффициент средней требуемой точности mAP=76%) и функциональный прототип системы управления и наведения ракеты. Также описана схема программно-аппаратного модуля для автоматического определения координат и расстояния до цели на основе методов машинного зрения.