ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ТА АНАЛІЗУ СИГНАЛІВ І ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Ключові слова:
інтелектуальні системи, моніторинг, частотно-модульовані сигнали, обробка зображень, БПЛА, штучний інтелект, комп’ютерний зір, аналіз данихАнотація
У статті досліджено особливості формування інтелектуальних систем моніторингу, які поєднують обробку частотно-модульованих сигналів та аналіз зображень, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів. Показано, що сучасні моделі штучного інтелекту перестають бути суто інструментами для класифікації чи прогнозування. Вони формують нову логіку обробки інформації, де різнорідні дані взаємодіють у спільному цифровому середовищі. Обґрунтовано, що частотно-модульовані сигнали мають високий потенціал для оцінювання стану технічних систем та моніторингу потужностей, тоді як візуальна інформація з БПЛА забезпечує просторову деталізацію, недоступну класичним сенсорам. Представлено унікальну схему потоку даних у такій системі, яка відображає послідовність збирання сигналів, їхню попередню фільтрацію, роботу інтелектуального модуля та формування аналітичних рішень у режимі реального часу. Доведено, що поєднання цих підходів створює гібридні системи нового покоління, де аналітична точність поєднується з адаптивністю машинного навчання.
The article examines the specific features of forming intelligent monitoring systems that integrate the processing of frequency-modulated signals with the analysis of images captured by unmanned aerial vehicles. It is demonstrated that modern artificial intelligence models are no longer limited to the role of tools for classification or prediction. Instead, they create a new logic of information processing in which heterogeneous data interact within a unified digital environment. It is substantiated that frequency-modulated signals possess significant potential for assessing the condition of technical systems and monitoring power flows, while UAV-based visual information provides a level of spatial detail inaccessible to traditional sensors. A unique data-flow scheme of such a system is presented, illustrating the sequence of signal acquisition, preliminary filtering, intelligent module operation, and real-time analytical decision formation. The study proves that the combination of these approaches generates next-generation hybrid systems where analytical precision is reinforced by the adaptability of machine learning.
