Розпізнавання безпілтоних літальних апаратів типу Shahed-136 по акустичній сигнатурі
DOI:
https://doi.org/10.31713/MCIT.2023.077Keywords:
дрони-камікадзе, акустичні сенсори, розпізнавання звуків, acoustic sensors, sound recognition, artificial neural networksAbstract
В дослідженні розглядається розробка конволюційної нейронної мережі для виявлення та класифікації типів літальних апаратів. З урахуванням зростаючого використання безпілотних літальних апаратів, створення ефективних систем виявлення стає все більш критичним. Дослідження включає опис та процес створення та навчання нейронної мережі, підготовка датасету для навчання. Основний акцент зроблено на розробці та тестуванні нейроної мережі для класифікації звуків.
The study deals with developing a convolutional neural network for detecting and classifying aircraft types. With the growing use of unmanned aerial vehicles, creating effective detection systems is becoming increasingly critical. The study includes the description and process of creating and training a neural network and preparing a dataset for training. The main emphasis is on developing and testing a neural network for sound classification.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Modeling, Control and Information Technologies: Proceedings of International scientific and practical conference

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
All materials are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, which allows others to distribute the work with attribution to the authorship of this work and the first publication in this journal.