Развитие FPV-дронов в военных конфликтах привело к необходимости создания эффективных средств защиты для пехоты. Существующие системы РЭБ и антидроновые ружья теряют эффективность из-за смены частот и автономного наведения БПЛА. Ручная стрельба по дронам возможна, но требует высокой квалификации стрелка и специального снаряжения, что трудно обеспечить в реальных боевых условиях.
Израильская компания SMARTSHOOTER выпускает умный прицел SMASH 3000. Устройство позволяет отметить цель, после чего система самостоятельно определяет момент выстрела с учетом баллистики и внешних условий. При этом разработка ориентирована преимущественно на неподвижные или медленно летящие объекты, что ограничивает её применение в динамичных сценариях боя.
В рамках проекта по созданию прототипа умного прицела ставится задача разработки компактного устройства с низким энергопотреблением. Система должна обнаруживать дрон на дистанции до 30 метров и давать команду на выстрел только при нахождении цели в центре зоны поражения. Устройство должно работать автономно несколько суток и быть пригодным для установки на штатное оружие.
Для обучения модели машинного обучения было собрано 36 903 изображения из открытых источников, включая Kaggle и Roboflow. Из них 29 609 снимков использовали для обучения, а 7 294 — для валидации. Качество работы алгоритма оценивалось с помощью метрик mAP50, mAP50:95 и ошибки центра рамки, при этом данные разделяли по режимам дистанции для повышения точности детекции.
В процессе подготовки данных проводилась очистка от дубликатов и искаженных копий. Для предотвращения утечек между выборками изображения кластеризовали с помощью перцептивного хеширования (pHash). Такой подход позволил сформировать качественный набор данных, необходимый для обучения модели, способной уверенно отличать дроны от других объектов в поле зрения камеры.
