split into chapters

dissertation/chapter_1/chapter_1_7.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+1.7 Интеграция классических и нейросетевых методов для задачи работы
+
+С появлением мощных методов глубокого обучения задачи сопоставления изображений для навигации дополнились новыми инструментами, которые особенно актуальны при сильном рассогласовании между эталонной картой и текущими наблюдениями (domain shift). 
+Генеративно‑состязательные сети (GAN) позволяют трансформировать изображения из разных доменов (например, спутниковые и аэрофотоснимки с борта) к единому стилю, что облегчает последующее корреляционное сопоставление. 
+Сиамские сети для визуальной одометрии (SiaN‑VO) используют две ветви CNN для извлечения признаков из пары кадров и полносвязные слои для оценки либо скалярной меры сходства, либо параметров гомографии/относительного движения. 
+Трансформер‑модели для VO (DeepVO, VoT и др.) за счёт механизма внимания улучшают устойчивость к дрейфу и позволяют лучше учитывать долгосрочные зависимости в видеопотоке, однако требуют существенно больших вычислительных ресурсов, вплоть до использования современных GPU‑ускорителей. 
+В контексте разрабатываемого алгоритма возврата в точку старта такие модели могут быть использованы:
+на этапе нормализации изображений (GAN) для уменьшения влияния различий по освещённости, сезону и типу съёмки;
+на этапе оценки степени совпадения текущего кадра с эталонными фрагментами карты (сиамская сеть, выдающая значение сходства в диапазоне от 0 до 1);
+при вычислении матрицы гомографии между кадрами, что позволяет точнее оценивать относительное смещение и поворот БПЛА при сопоставлении с эталонами. 
+Тем самым создаётся гибридный подход, сочетающий проверенные корреляционные методы (автокорреляция, sliding‑window‑обход и т.п.) с нейросетевыми оценщиками сходства и гомографии. Классические методы обеспечивают гарантированное быстродействие и предсказуемое поведение на борту малых БПЛА, тогда как нейросетевые компоненты повышают устойчивость к сложным условиям съёмки и рассогласованию карт, что особенно важно для устойчивого возврата в точку старта в реальных условиях эксплуатации.