METHODS AND HARDWARE AND SOFTWARE FOR INFORMATION PROCESSING IN INTELLIGENT FOREST FIRE MONITORING SYSTEMS BASED ON UAV SWARMS
ID елемента: 22676
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). METHODS AND HARDWARE AND SOFTWARE FOR INFORMATION PROCESSING IN INTELLIGENT FOREST FIRE MONITORING SYSTEMS BASED ON UAV SWARMS. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22676
eNUPPIR. "METHODS AND HARDWARE AND SOFTWARE FOR INFORMATION PROCESSING IN INTELLIGENT FOREST FIRE MONITORING SYSTEMS BASED ON UAV SWARMS." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22676>.
eNUPPIR. "METHODS AND HARDWARE AND SOFTWARE FOR INFORMATION PROCESSING IN INTELLIGENT FOREST FIRE MONITORING SYSTEMS BASED ON UAV SWARMS." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22676.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
METHODS AND HARDWARE AND SOFTWARE FOR INFORMATION PROCESSING IN INTELLIGENT FOREST FIRE MONITORING SYSTEMS BASED ON UAV SWARMS
Російська
.
Українська
МЕТОДИ І ПРОГРАМНО-АПАРАТНІ ЗАСОБИ ОБРОБЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ МОНІТОРИНГУ ЛІСОВИХ ПОЖЕЖ НА БАЗІ РОЇВ БПЛА
Опис
Англійська
Artificial intelligence methods for forest fire monitoring systems based on UAV swarms were investigated. The methods used both for individual UAVs and for different architectures using a UAV swarm are considered. AI integration has been shown to enhance UAV capabilities for early fire detection, real-time monitoring and decision-making. The study found that while the information collected by individual UAVs is valuable, there are limitations that can be overcome by using a UAV swarm that augments intelligent computing capabilities. Different architectures – centralized, distributed and hybrid – have been proven to provide unique advantages in different fire monitoring scenarios. The study emphasized the importance of choosing a rational architecture based on specific monitoring tasks. Each architecture has certain limitations, but the proposed solutions are marked by improvements in efficiency, reliability and scalability. The final configuration consists of a combination of UAVs and AI tools designed to maximize the effectiveness of fire monitoring. The development of the potential of swarm intelligence, predictive analytics and adaptive task allocation is identified as an important direction for future research. It is noted that these results are important for the development of new management systems for monitoring, preventing, limiting and determining the consequences of forest fires based on UAV swarms.
Російська
123-131
Українська
Досліджено методи штучного інтелекту для систем моніторингу лісових пожеж на базі роїв БПЛА. Розглянуто методи, що застосовуються як для окремих БПЛА, так і для різних архітектур, що використовують рій БПЛА. Показано, що інтеграція ШІ розширює можливості БПЛА щодо раннього виявлення пожежі, моніторингу в реальному часі та прийняття рішень. Дослідження показало, що хоча інформація, зібрана окремими БПЛА, є цінною, існують обмеження, які можна виключити, використовуючи рій БПЛА, у якому підсилюються інтелектуальні обчислювальні можливості. Доведено, що різні архітектури – централізована, розподілена та гібридна – надають унікальні переваги в різних сценаріях моніторингу пожеж. Дослідження підкреслило важливість вибору раціональної архітектури виходячи з конкретних завдань моніторингу. Кожна архітектура має певні обмеження, але запропоновані рішення відзначаються покращенням ефективності, надійності та масштабованості. Остаточна конфігурація складається з комбінації БПЛА та засобів ШІ, розроблених для максимального підвищення ефективності моніторингу пожежі. Розвиток потенціалу ройового інтелекту, прогнозної аналітики та адаптивного розподілу завдань визначено як важливий напрям для майбутніх досліджень. Зазначено, що ці результати важливі для розроблення нових систем управління для моніторингу, запобігання, обмеження та визначення наслідків лісових пожеж на базі роїв БПЛА.
Автор
Українська
Popov, Stanislav
Українська
Oriekhov, Oleksandr
Тематика
Англійська
forest fires
Англійська
monitoring
Англійська
intelligent systems
Англійська
unmanned aerial vehicles
Англійська
UAV swarms
Англійська
hybrid architectures
Англійська
artificial intelligence
Російська
25
Українська
лісові пожежі
Українська
моніторинг
Українська
інтелектуальні системи
Українська
безпілотні літальні апарати
Українська
рої БПЛА
Українська
гібридні архітектури
Українська
штучний інтелект
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3527
10.26906/SUNZ.2024.4.123
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 4 No. 78 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 123-131
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 4 № 78 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 123-131
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 4 № 78 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 123-131
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.4
2024. №4 (78)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3527/2941
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Stanislav Popov, Oleksandr Oriekhov
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:57
Остання зміна
2026-5-5 12:57
ID елемента
#22676