В статье анализируются современные технологии и методы обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), применяемые для оценки последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Основное внимание уделено алгоритмам обработки изображений, методам компьютерного зрения и машинного обучения, обеспечивающим точную диагностику повреждений и создание 3D-моделей разрушенных объектов. Также рассматриваются примеры построения математических моделей для расчёта логистики восстановительных работ, интеграция данных с LiDAR-систем и анализ изображений на основе U-Net и CNN. 

Ключевые слова: БПЛА, обработка изображений, LiDAR, 3D-модели разрушенных объектов, чрезвычайные ситуации, компьютерное зрение, свёрточные нейронные сети, методы машинного обучения, восстановление инфраструктуры, диагностика повреждений, оценка ущерба

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматриваются современные подходы к интеграции алгоритмов обработки изображений и данных с аппаратурой беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), используемых при мониторинге и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Подробно анализируются методы взаимодействия с камерами и LiDAR-системами, технологии распределённых и облачных вычислений, подходы к организации эффективной передачи данных с использованием адаптивной компрессии, систем кэширования и очередей сообщений. Демонстрируются практические сценарии применения описанных технологий на примере беспилотного летательного аппарата DJI Mini 4 Pro и платформы WebODM. 

Ключевые слова: БПЛА, передача данных, распределенные вычисления, LiDAR, WebODM, DJI Mini 4 Pro, мониторинг инфраструктуры, адаптивная компрессия, очередь сообщений

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации