Выбор и оптимизация программных компонентов и метода развертывания программного комплекса на физическом устройстве автономного микрокомпьютера на архитектуре ARM Android. Разработка программы и методики сбора данных для дальнейшей разметки и обучения нейросетей. Разработка системы управления модулями и сенсорами. Испытания системы управления модулями и сенсорами. Выбор и оптимизация программных компонентов сервиса обработки и преобразования входящих видеоданных. Выбор компонентов сервиса классификации объектов (модуля распознавания и классификации объектов). (Промежуточный)

Отчет содержит 71 страницы, включает 39 иллюстраций (рисунков), демонстрирующих примеры реализации программных компонентов. Ключевые слова: программно-аппаратный комплекс, беспилотное авиационное средство, нейросетевые алгоритмы, ARM Android, обработка видеопотока, распознавание объектов, автономная навигация, Kotlin, модульная архитектура, сенсорные данные. Объектом разработки является программно-аппаратный комплекс для управления беспилотным авиационным средством на базе нейросетевых алгоритмов с использованием ARM-архитектуры Android. Целью работы является создание высокопроизводительной вычислительной среды, способной обрабатывать видеопотоки, управлять полётом и обеспечивать передачу данных оператору в реальном времени. Методология проведения работы основана на применении современных подходов к разработке программного обеспечения, включая использование языка программирования Kotlin, принципов Clean Architecture и модульного проектирования. В работе применены методы обработки данных сенсоров с использованием фильтра Калмана и алгоритмы компьютерного зрения для распознавания объектов. В результате работы создана отладочная версия программного комплекса DevAPK v0.01.0027, реализующий функции нейросетевых алгоритмов для обработки визуальной информации. Новизна разработки заключается в создании уникальной архитектуры, обеспечивающей работу устройства в двух режимах: автономном (headless) и отладочном, с возможностью функционирования без графического интерфейса при установке на борту БЛА. Область применения результатов включает сельское хозяйство (мониторинг посевов), охрану природы и экологию (наблюдение за дикими животными, контроль состояния лесов), а также сферу безопасности (патрулирование территорий, наблюдение за массовыми мероприятиями) в частности прикладной случай полезной автоматизации – автоматизированный поиск объектов на водной поверхности при помощи ПАК на борту БАС.