• Беспилотники становятся все более распространенными в различных областях.
• Задача распознавания, идентификации и трекинга малых дронов становится сложнее.
• Разработана система для детекции и трекинга малых БПЛА с использованием модели ИИ.
• Набор данных для обучения был сформирован из общедоступных наборов данных и собственных изображений.
• Использовались модели детекции семейства YOLO и SSD для обучения.
• Метрики IoU, Precision, Recall, mAP@0.5 и mAP@0.5:0.95 использовались для оценки качества работы моделей.
• Наилучшая точность для беспилотников меньшего размера (до 100 px) у модели GELAN-C, а наилучшая полнота у YOLOv8n.
• Для определения дронов в режиме реального времени реализован алгоритм с использованием модели YOLO и трекера DeepSORT.
• Система успешно определяет беспилотники небольших размеров на изображениях, но существуют проблемные случаи, такие как плохая освещенность, неполное попадание объекта в кадр и цвет, сливающийся с фоном.