| dc.contributor.author | Довгань, Д. С. | uk |
| dc.contributor.author | Томчук, М. А. | uk |
| dc.contributor.author | Азаров, О. Д. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:55:38Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:55:38Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Довгань Д. С., Томчук М. А., Азаров О. Д. Інтеграція системи комп’ютерного зору на основі OpenCV з автопілотом FPV-дрона через протокол MSP // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/26608. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53889 | |
| dc.description.abstract | Дослідження присвячене оптимізації інтеграції системи комп’ютерного зору з автопілотом FPVдрона для реалізації автоматичного захоплення та супроводу цілі в режимі реального часу.Система побудована на модулі Raspberry Pi 5, що виконує функції обробки відеопотоку та генерації команд керування. Для візуального аналізу застосовано бібліотеку OpenCV та алгоритм трекінгу MOSSE, які забезпечують високу швидкодію на обмежених обчислювальних ресурсах. Обмін телеметричними даними та командами керування здійснюється через протокол Multiwii Serial Protocol (MSP), що дозволяє напряму впливати на канали автопілота Betaflight. Запропонований підхід дозволяє реалізувати режим візуального наведення, коли ціль обирається оператором через AUX-канал пульта, а подальше керування дроном здійснюється автоматично на основі координат трекера. Результати демонструють ефективність поєднання комп’ютерного зору та MSP для побудови автономних елементів керування FPVплатформами. | uk |
| dc.description.abstract | The research is dedicated to optimizing the integration of a computer vision system with an FPV drone autopilot to implement automatic target acquisition and tracking in real time.. The system is built on a Raspberry Pi 5 module that performs the functions of video stream processing and control command generation. The OpenCV library and the MOSSE tracking algorithm are used for visual analysis, which provide high performance on limited computing resources. AUX channel of the remote control, and further control of the drone is carried out automatically based on the coordinates of the tracker. The exchange of telemetry data and control commands is carried out via the Multiwii Serial | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/26608 | |
| dc.subject | Raspberry Pi 5 | en |
| dc.subject | OpenCV | en |
| dc.subject | MOSSE Tracker | en |
| dc.subject | MSP | en |
| dc.subject | Betaflight | en |
| dc.subject | АвтопілотAbstractThe research is dedicated to optimizing the integration of a computer vision system with an FPVdrone autopilot to implement automatic target acquisition and tracking in real time The system is built | en |
| dc.subject | FPV Drone | en |
| dc.subject | Computer Vision | en |
| dc.subject | Automatic Guidance | en |
| dc.subject | Target Tracking | en |
| dc.subject | Autopilot | en |
| dc.subject | FPV-дрон | uk |
| dc.subject | Комп’ютерний Зір | uk |
| dc.subject | Автоматичне Наведення | uk |
| dc.subject | Супровід Цілі | uk |
| dc.title | Інтеграція системи комп’ютерного зору на основі OpenCV з автопілотом FPV-дрона через протокол MSP | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.7 | |
| dc.relation.references | Redmon J., Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://arxiv.org/abs/1804.02767 | en |
| dc.relation.references | Betaflight Developers. MSP Protocol Specification [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://github.com/betaflight/betaflight/wiki/MSP | en |
| dc.relation.references | Raspberry Pi Foundation. Raspberry Pi 5: Technical Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://www.raspberrypi.com/documentation/ | en |
| dc.relation.references | Bouguet J.-Y. Pyramidal Implementation of the Lucas-Kanade Feature Tracker [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://robots.stanford.edu/cs223b04/algo_tracking.pdf | en |
| dc.relation.references | Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/a-flexible-new-technique-for-camera-calibration/ | en |
| dc.relation.references | Hauke M., Schuster R. Real-Time Vision Processing on Embedded UAV Systems [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ieeexplore.ieee.org/ | en |
| dc.relation.references | Semeniuk O. Integration of Neural Object Detection into UAV Navigation Loops [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://uav-conference.org/ | en |
| dc.relation.references | Ultralytics. YOLOv5 Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://docs.ultralytics.com/ | uk |
| dc.relation.references | Official OpenCV Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://docs.opencv.org/ | uk |
| dc.relation.references | TensorRT Optimization Guide [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/ | uk |
| dc.relation.references | OpenVINO Toolkit Documentation [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://docs.openvino.ai/ | uk |