РУС
ENG
№ 2(41)'2026
Цели и сфера
Основатель и издатель
Редакционная коллегия
Условия лицензирования
Конфиденциальность
Отношение к плагиату
Публикационная этика
Политика архивирования
Подписка
Инструкции для авторов
Процесс рецензирования
Авторские права
Договор о передаче прав
Редакционные сборы
Все выпуски
Поиск
Контакты
Раздел
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Емельянов В. А., Черный С. Г., Емельянова Н. Ю., Кочкаров А. А., Прокопчина С. В.
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОСЛОЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ
УДК 004.032.026
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-4-12
Язык: Русский
Аннотация: В статье описывается применение многослойного персептрона и нейронных сетей с радиально-базисной функцией
для распознавания термограмм производственного оборудования с целью определения технического состояния его футеровки. Применение
нейронных сетей позволило выявить не только факт наличия износа футеровки производственного оборудования, но и определять уровень
прогара футеровки в соответствии с конкретной площадью износа и глубиной прогара. Показаны сравнительные результаты функционирования
разработанных многослойных нейронных сетей. Отмечается высокая точность предложенных нейронных сетей для задачи распознавания
термограмм производственного оборудования.
Ключевые слова: нейронные сети, термограмма, производственное оборудование, классификация
Раздел
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
Карабчевский В.В., Руденко М.П., Якубовская Ю.А.
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЗАДАЧАХ СИНТЕЗА МОДЕЛЕЙ
ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ИХ ИЗОБРАЖЕНИЮ
УДК 004.942
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-14-25
Язык: Русский
Аннотация: В статье рассматривается проблема предварительной обработки изображений для последующей трехмерной реконструкции
архитектурных объектов по ограниченному набору данных. Проведенный анализ современного ПО выявил зависимость от большого количества
исходных изображений и низкую эффективность при работе с единственным снимком. Предлагается вычислительный алгоритм предварительной
обработки изображений, объединяющий нейросетевую сегментацию на основе архитектуры U-Net и контурно-ориентированный поиск особых
точек с использованием модифицированного алгоритма CE-ORB.
Ключевые слова: нейросетевое моделирование, сегментация изображений, выделение границ, особые точки, CE-ORB, U-Net,
фотограмметрия, обработка изображений, цифровое наследие
Хрюкин Е.А., Мартыненко Т.В., Васяева Т.А.
УСОВЕРШЕНСТВОВАННАЯ АРХИТЕКТУРА КОНТЕКСТНОЙ РЕКОНСТРУКЦИИ ДЛЯ РОБАСТНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОГО ПЕРЕКРЫТИЯ
УДК 004.021+004.853
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-26-39
Язык: Русский
Аннотация:
В работе рассматривается задача агрегации результатов классификации фрагментов полнослайдовых медицинских изображений.
Предложена модификация метода мешка слов – Weighted Bag-of-Words (WBoW), предназначенная для формирования информативного
признакового представления на основе вероятностных предсказаний модели первичной классификации. Проведены экспериментальные
исследования с использованием полнослайдовых изображений биопсии предстательной железы.
Подтверждена эффективность предложенной модификации метода.
Ключевые слова:
полнослайдовые изображения; классификация изображений; агрегация признаков; мешок слов; машинное обучение.
Раздел
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ,
УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Арзуманов Г.В., Татарников А.Е., Петров М.В., Балдин А.В., Сорокин С.А.
МИВАРНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ПЛАСТИКОВОЙ ПРОДУКЦИИ НА ТЕРМОПЛАСТАВТОМАТЕ
УДК 004.891+007.52+681.518+65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-41-53
Язык: Русский
Аннотация:
Разработана миварная экспертная система для поддержки принятия решений персонала цеха производства пластиковых изделий
на термопластавтомате. Выявлены ключевые параметры технологического процесса, определяющие производственные риски и нарушения,
разработана модель управления для поддержки оперативных и стратегических решений персонала. Научная новизна заключается в создании
новой модели принятия решений, которая построена в виде двудольного ориентированного графа миварной сети, включает 44 правила,
отражает взаимосвязи между состояниями термопластавтоматов, бункеров, силосов и исполнительных механизмов. Тестирование системы
в различных производственных сценариях показало высокую точность логического вывода и гибкость миварной экспертной системы,
что обуславливает практическую значимость полученных результатов.
Ключевые слова:
мивар, миварные сети, миварные экспертные системы, искусственный интеллект, технологический процесс, производство, термопластавтомат,
КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР, миварные технологии.
Белкин У. В., Приходский А. А., Сериков С. А.
ОБНАРУЖЕНИЕ СИНТЕТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО EXIF-МЕТАДАННЫМ И XMP-ТЕГАМ С ПОМОЩЬЮ ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА
УДК 004.056.53:004.932
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-54-61
Язык: Русский
Аннотация:
Распространение генеративных моделей усложняет верификацию подлинности изображений. Существующие пиксельные детекторы теряют
точность при изменении разрешения и сжатии. Решение. Предложен метод MetaDetect, извлекающий статистические признаки из EXIF
и XMP-блоков и классифицирующий их градиентным бустингом. Результаты показали, что на выборке из 40 000 изображений AUC = 0,963,
F1 = 0,901; при отсутствующих тегах качество сохраняется выше 0,88. Данный подход является применимым, как первичный фильтр
в судебной экспертизе и модерации контента.
Ключевые слова:
обнаружение дипфейков, EXIF-метаданные, XMP-теги, градиентный бустинг, цифровая криминалистика, верификация изображений.
Бурукина А.А., Курнасов Е.В., Володина А.М.
КИБЕРФИЗИЧЕСКАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ УСЛОВИЯМИ ВЫРАЩИВАНИЯ РАСТЕНИЙ В СОВМЕЩЕННОЙ ГИДРОПОННО-АЭРОПОННОЙ УСТАНОВКЕ
УДК 681.5:631.23:631.589
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-62-74
Язык: Русский
Аннотация:
В работе представлена киберфизическая система, ориентированная на использование в специализированной установке для выращивания
листового салата, совмещающей гидропонные и аэропонные зоны в едином микроклиматическом пространстве. Приведена архитектура системы,
реализующая комплексный подход к управлению условиями выращивания по событийному принципу: непрерывный мониторинг параметров
и их сравнение с уставками инициируют авто-матическое формирование управляющих алгоритмов и уведомлений при нарушении штатного
режима работы. Для оценки состояния растений и сравнения эффективности, применяемых технологий выращивания, используется
вегетационный индекс NDVI. Предложены сценарии управления, регламентирующие порядок действий системы при выявлении отклонений
от нормативных показателей и возникновении нештатных ситуаций.
Ключевые слова:
киберфизическая система, мониторинг, АСУ, гидропоника, аэропоника, гидропонно-аэропонная установка, технологии беспочвенного
выращивания растений, вегетационный индекс NDVI
Водолазская Н. В., Рыжакин Н. С.
КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ СБОРОЧНЫХ ЕДИНИЦ
УДК 004.94:658.512
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-75-87
Язык: Русский
Аннотация:
В работе предложена концепция цифрового двойника производственного процесса изготовления светильников на основе алюминиевых профилей
серий ALFA, КОРНЕР, BEAM, KUBIK и LATEEN. Разработана многоуровневая архитектура информационно-аналитической системы, включающая бизнес,
прикладной, сетевой и технологический уровни и формализована модель технологического процесса. Идентифицированы пять основных групп
дефектов, определены контролируемые и регулируемые параметры процесса. Экспериментальная верификация на потоке более 5 000 изделий
показала снижение доли дефектов с 9,4 % до 3,1 %, сокращение цикла обработки на 28 % и снижение времени реакции на отклонения
с 12,5 до 1,8 мин по сравнению с выборочным контролем.
Ключевые слова:
цифровой двойник, светотехническое производство, информационно-аналитическая система, конечный автомат, ArchiMate, мониторинг качества, OPC UA.
Долгих В.П., Коптева А.К., Кухленко Д.А.
ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ СТОКА ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД
НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ CATBOOST
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-1-40-89-100
Язык: Русский
Аннотация:
В работе представлены результаты применения разработанного авторами программно-технического инструментария для автоматического
анализа формирования стока поверхностных вод на примере реки Белая (Луганская Народная Республика) и построенного на основе модели
машинного обучения CatBoost. Приведен детальный анализ процесса разработки, включая этапы формирования входных данных и иллюстрацию
методов визуализации результатов. Особое внимание уделено механизмам определения параметров для прогнозирования анализируемых величин,
а также потенциалу языка Python и его библиотеки Tkinter для построения интуитивно понятных пользовательских интерфейсов.
Ключевые слова:
программно-технический инструментарий, Python, река Белая, поверхностный сток, модель машинного обучения, CatBoost.
Дорошенко В. В., Григорьев А. В.
ИССЛЕДОВАНИЕ ГИБРИДНОГО РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО ПОДХОДА
НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО РАНЖИРОВАНИЯ И ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОВТОРНОГО РАНЖИРОВАНИЯ ТОВАРОВ
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-97-111
Язык: Русский
Аннотация:
Исследование посвящено интеграции нейросетевого ранжирования и онтологических связей товаров в рекомендательных системах электронной
коммерции. Сравнены два подхода: онтологическая регуляризация модели и повторное ранжирование результатов. Показано, что регуляризация
снижает качество рекомендаций, тогда как повторное ранжирование повышает его. Наиболее эффективным является использование онтологии
как отдельного модуля постобработки, повы-шающего качество и объяснимость рекомендаций без перестройки базового конвейера.
Ключевые слова:
рекомендательные системы, онтология, повторное ранжирование, электронная коммерция, векторные представления.
Лукащук М.О., Зори С.А.
МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДЕТЕКЦИИ DEEPFAKE-ВИДЕО НА ОСНОВЕ ПЕРЕНОСА ЗНАНИЙ И ВЗВЕШЕННОЙ АГРЕГАЦИИ ПОКАДРОВЫХ ПРЕДСКАЗАНИЙ
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-112-122
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлен метод автоматического обнаружения синтезированных видеоматериалов типа DeepFake, основанный на применении
предобученной свёрточной нейронной сети EfficientNet-B0 с классификационной головой, обучаемой под задачу бинарной детекции.
Рассмотрены этапы подготовки данных на основе датасета DFDC, проектирования двухуровневой архитектуры детектора и организации
обучения с использованием функции потерь на основе бинарной кросс-энтропии с логитами. Предложен метод покадрового анализа видео
с агрегацией предсказаний посредством взвешенного усреднения, учитывающего уверенность модели в каждом кадре.
Ключевые слова:
DeepFake, обнаружение синтезированных видео, EfficientNet, глубокое обучение, PyTorch, DFDC, детекция, нейронные сети.
Макарова Т.В., Климаш Д.С., Степанов М.Е., Выскуб В.Г., Мутина Е.И.
МИВАРНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ОБЖИГА КЛИНКЕРА ВО ВРАЩАЮЩЕЙСЯ ПЕЧИ ЦЕМЕНТНОГО ПРОИЗВОДСТВА
УДК 04.891+007.52+681.518+65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-123-132
Язык: Русский
Аннотация:
Создана миварная экспертная система, предназначенная для сопровождения процесса обжига клинкера во вращающейся печи мокрого способа.
Особенность объекта заключается в высокой инерционности и сложной зависимости между температурой, тягой, подачей топлива и загрузкой,
из-за чего классические алгоритмы часто работают с ограниченной точностью. Ключевым результатом стала база знаний из 55 правил,
описывающих режимы работы и признаки отклонений. Решение реализовано в КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР, проверено на типовых ситуациях
и пригодно как для помощи оператору, так и для развития интеллектуального управления цементным производством.
Ключевые слова:
миварные технологии, экспертная система, база знаний, продукционные правила, поддержка принятия решений, интеллектуальное управление,
обжиг клинкера, вращающаяся печь, цементное производство, КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР.
Овчинников Д.А., Милевич А.А., Варламов О.О.
МИВАРНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПРИОРИТЕЗАЦИИ ОБЪЕКТОВ ОКРУЖЕНИЯ В ОДНОКАМЕРНОЙ СИСТЕМЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ АВТОНОМНОГО РОБОТА-КУРЬЕРА
УДК 004.891+007.52+681.518+65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-133-145
Язык: Русский
Аннотация:
В статье рассматривается задача объяснимой приоритезации объектов окружения в однокамерной системе технического зрения автономного
робота-курьера, работающего при ограниченных бортовых вычислительных ресурсах и без обращения к облачным сервисам. Предполагается,
что этап улучшения изображения уже выполнен, а модуль определения объектов формирует список обнаружений с классом объекта,
уверенностью распознавания, нормализованной близостью и горизонтальным смещением относительно центра кадра. Предлагается миварная
экспертная система, которая вычисляет приоритет каждого объекта с учётом его класса, пространственного положения и текущего действия
робота: движение вперёд, поворот налево, поворот направо или остановка. Полученные результаты подтверждают применимость миварного
подхода как объяснимого и вычислительно экономичного слоя интерпретации поверх детектора объектов.
Ключевые слова:
миварная экспертная система, автономный робот-курьер, приоритезация объектов, техническое зрение, однокамерное наблюдение,
YOLO, КЭСМИ, объяснимый искусственный интеллект.
Сущеня Р.В., Петров В. Е.
МЕТОД БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ УЗЛОВ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ СОСТОЯНИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОЙ ДИАГНОСТИКИ
УДК 004.075
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-146-156
Язык: Русский
Аннотация:
Балансировка нагрузки является ключевым механизмом обеспечения устойчивости распределённых вычислительных систем. Традиционные методы,
основанные на отдельных метриках, не учитывают корреляции между параметрами состояния узлов. Статья посвящена разработке метода
балансировки с ограничениями состояния на основе многомерной диагностики. Предложенный метод использует расстояние Махаланобиса
и статистику Хотеллинга для оценки допустимости наблюдаемого состояния узла, а геометрический запас устойчивости обеспечивает
превентивное исключение узлов, близких к границе допустимой области.
Ключевые слова:
балансировка нагрузки; распределённые системы; диагностика состояния узлов; расстояние Махаланобиса; статистика Хотеллинга;
ограничения допустимости; устойчивость.
Раздел
АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ
Белов А.Н., Курнасов Е.В., Ермолаев А.М.
МИКРОСЕРВИСНЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС СОПРОВОЖДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ ПРИБОРОВ И СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ
АСИНХРОННОГО ОБМЕНА ДАННЫМИ
УДК 004.45:681.518+621.317
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-158-172
Язык: Русский
Аннотация:
В статье представлено комплексное программное решение для централизованного управления процессами подготовки и проведения испытаний
приборов и средств автоматизации. Рассмотрены ключевые компоненты программного комплекса, ориентированные на управление методиками
и конфигурациями испытательных стендов, регистрацию и сопровождение жизненного цикла испытаний, сбор данных, а также автоматизированное
формирование отчётной документации. Приведена микросервисная архитектура программного комплекса, включающая сервис управления
устройствами и испытаниями, сервис приёма данных с испытательного оборудования, брокер сообщений Apache Kafka для асинхронной
передачи данных, а также сервис генерации отчётов. Показано, что применение паттерна Backend‑for‑Frontend обеспечивает согласованное
взаимодействие клиентской и серверной частей, а использование WebSocket‑канала позволяет реализовать непрерывный мониторинг процесса
проведения испытаний в режиме, близком к реальному времени. Представлен алгоритм работы программного комплекса, а также описаны
перспективы внедрения модуля интеллектуальной адаптации методик на базе NLP/LLM с подходом human‑in‑the‑loop.
Ключевые слова:
программный комплекс, микросервисная архитектура, подход human‑in‑the‑loop, потоковая передача событий, обработка естественного языка,
большие языковые модели, асинхронная передача данных, испытательная установка, методики испытаний, тестирование технических средств.
Третьяков И. А., Подлесный В. Ю., Колесник Е. В., Данилов В. В.
МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВЫРАБОТКИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ГОРНОЙ ТЕХНИКОЙ
УДК 65.011.56:681.5.08
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-173-185
Язык: Русский
Аннотация:
В настоящей работе продолжены исследования основ информационно-измерительных технологий в автоматизированных системах управления
и автоматизированных системах научных исследований. В частности, рассмотрены особенности группирования потоков измерительных сообщений,
проведено аналитическое сравнение двух методов группирования потоков сообщений в информационно-измерительных системах – циклическая
коммутация с оконечным буферным запоминающим устройством и адаптивная коммутация.
Ключевые слова:
АСУ, АСНИ, ИИС, измерительные сообщения, буферное запоминающее устройство, адаптивная коммутация, система массового обслуживания,
вероятность потерь.
Раздел
ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Боженюк А.В., Герасименко Е.М., Покусаев O.Н.
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРИНЦИПА МАКСИМУМА ПОНТРЯГИНА
УДК 519.176
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-187-199
Язык: Русский
Аннотация:
В работе предлагается интегрированный алгоритм группового принятия решений для поиска максимального динамического потока наискорейшего
прибытия в нечеткой динамической сети с возможностью хранения потока в промежуточных вершинах. Для максимизации потока предлагается
использование нечётких отношений предпочтений, позволяющих оптимально ранжировать промежуточные вершины для перевозки потока.
Проведено моделирование нахождения потока наискорейшего прибытия в нечётких условиях. Анализ чувствительности подтвердил
устойчивость алгоритма к изменению весов экспертов.
Ключевые слова:
поток наискорейшего прибытия; нечеткий граф; нечеткая транспортная сеть; интуиционистское множество; принятие решений.
Высоцкая И.А., Коломыцева О.Ю.
ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В ЗАДАЧАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
УДК 004.89
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-200-210
Язык: Русский
Аннотация:
Целью данной работы является решение задачи многоклассовой классификации состояний экономической безопасности предприятия на основе
финансовых показателей. Исследование направлено на синтез гибридного алгоритма классификации состояний экономической безопасности
предприятия. Применяемый аппарат нечеткой логики и методы машинного обучения позволяют учитывать нестационарный характер внешних
и внутренних факторов, формируя динамическую модель оценки уровня защищенности предприятия с возможностью самообучения при поступлении
новых данных. Экспериментальные результаты демонстрируют преимущество гибридного подхода по метрикам качества классификации
и подтверждают его эффективность для анализа финансовой устойчивости предприятия. Полученные результаты вносят вклад в развитие теории
интеллектуального анализа экономических систем, обогащая методологию оценки экономической безопасности за счет объединения
количественных и качественных методов принятия решений в условиях неопределенности.
Ключевые слова:
экономическая безопасность предприятия, нечеткая логика, машинное обучение, градиентный бустинг, принятие решений, классификация.
Розенберг И.Н., Дубчак И.А.
ИНФОРМАЦИОННО-АДАПТИВНЫЙ ПОДХОД К МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОМУ ВЫБОРУ ОБЪЕКТОВ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
УДК 519.722:658.7
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-211-220
Язык: Русский
Аннотация:
В условиях цифровой трансформации транспортно-логистических систем принципиально меняется структура задач многокритериального выбора.
Существующие методы многокритериального принятия решений рассматривают входные данные как равно достоверные, что в современных условиях
приводит к систематическим ошибкам. В статье сформулирована новая постановка задачи с учетом неравно достоверности информации
и предложен подход, основанный на введении понятия «информационная зрелость» и адаптивных весов критериев.
Ключевые слова:
многокритериальный выбор, качество данных, информационная зрелость, TOPSIS, логистическая инфраструктура, принятие решений,
цифровая трансформация.
Раздел
РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА. РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
Наумов М.А., Карповский А.Ю.
ТЕХНОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ ОГРАНИЧЕННОГО ПРОСТРАНСТВА
УДК 004.932.2
DOI 10.24412/2413-7383-2026-2-41-222-233
Язык: Русский
Аннотация:
Статья анализирует методы детектирования и локализации объектов для мобильных роботов (МРП) с RGB-D камерами. Рассмотрены ключевые
подходы, выявлены их ограничения для бортовых систем. В качестве решения предложен метод DARP, использующий данные глубины
для компенсации искажений и улучшения сопоставления признаков. В его рамках обоснован выбор алгоритма ORB как оптимального
по точности и производительности для работы в реальном времени. Рекомендована интеграция этих методов в SLAM-алгоритмы для коррекции
визуальной одометрии, что повысит точность позиционирования МРП в условиях меняющихся ракурсов.
Ключевые слова:
детектирование объектов, локализация, устойчивые признаки, мобильные робототехнические платформы, компьютерное зрение.
