×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

8 908 511 35 70
ivdon3@bk.ru

Современные методы глубокого обучения для обнаружения и прогнозирования лесных пожаров на основе данных с беспилотных летательных аппаратов

Аннотация

Вегера Д.В., Забавин А.С.

Дата поступления статьи: 18.11.2025

В статье рассматриваются современные подходы к прогнозированию и обнаружению лесных пожаров с использованием технологий машинного обучения и данных дистанционного зондирования. Особое внимание уделено применению алгоритмов компьютерного зрения, таких как сверточные нейронные сети и трансформеры, для детекции и сегментации очагов возгорания на снимках с беспилотных летательных аппаратов. Отмечается высокая эффективность гибридных архитектур и легковесных моделей для работы в реальном времени. 

Ключевые слова: лесные пожары, прогнозирование, беспилотные летательные аппараты, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, трансформеры, сегментация изображений

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации