ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ МОРСЬКОГО ПОШУКУ ТА ПОРЯТУНКУ

ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ МОРСЬКОГО ПОШУКУ ТА ПОРЯТУНКУ

Authors

DOI:

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.15.05.2026.125

Keywords:

інноваційні технології рятування, SAR, БПЛА, дрони

Summary

У представленому дослідженні проаналізовано сучасний стан та перспективні напрями розвитку технологій морського пошуку та порятунку (SAR) з акцентом на інтеграцію інтелектуальних пристроїв та безпілотних систем. Розглянуто фактори виживання постраждалих у воді, зокрема проблему часової латентності та необхідність точного позиціювання дрейфуючих об’єктів. Встановлено, що загибель людей через нещасний випадок на морі досі перевищує кількість, яку міжнародна морська організація намагається зменшити. Показано складність виявлення людини за бортом. Досліджено функціональні можливості рятувальних жилетів, що поєднують технології AIS-MOB, персональні локаційні маяки та біометричні сенсори для моніторингу стану людини за бортом в реальному часі. Значну увагу приділено аналізу застосуванню безпілотних літальних апаратів, розглянута схема пошуку за допомогою дронів, а також алгоритмам роботи дворівневої програмної платформи для автоматизованого виявлення областей пошуку. Встановлено, що цифровізація засобів порятунку та використання автономних систем дозволяють скоротити час реакції рятувальних служб з годин до лічених хвилин, а використання нових алгоритмів пошуку та штучного інтелекту набагато точніше виявить людину за бортом за допомогою розділення функцій знімання передачі інформації та обробки на віддаленому сервері, коли можна використовувати навіть невисоку роздільну здатність камер дронів. Завдяки чому знижується навантаження на людину та дозволяє оператору приймати більш зважені рішення щодо пошуку та виявлення важливих деталей. Визначено, що основною перевагою керованих літальних апаратів є надання інформації у реальному часі. 

Downloads

Downloads

Download data is not yet available.

References

A literature review on IoT-based soldier health monitoring e-jacket. (2023). International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 05(02). e-ISSN 2582-5208. https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper/issue_2_february_2023/33517/final/fin_irjmets1676464912.pdf

Cafarelli, D., Ciampi, L., Vadicamo, L., Gennaro, C., Berton, A., Paterni, M., ... & Falchi, F. (2022). MOBDrone: A Drone Video Dataset for Man OverBoard Rescue. Lecture Notes in Computer Science, (13232), 633–644. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06430-2_53 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-06430-2_53

Deutsche Lebens-Rettungs-Gesellschaft (DLRG). (2024). DLRG Statistik 2023: Mindestens 378 Menschen in Deutschland ertrunken. https://www.dlrg.de/informieren/die-dlrg/presse/statistik-ertrinken/

Ge, Z., Liu, S., Wang, F., Li, Z., & Sun, J. (2021). YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2107.08430

Li, D., Yu, L., Jin, W., Zhang, R., Feng, J., & Fu, N. (2021). An Improved Detection Method of Human Target at Sea Based on YOLOv3. Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Consumer Electronics and Computer Engineering (ICCECE), 100–103. https://doi.org/10.1109/ICCECE51280.2021.9342337 DOI: https://doi.org/10.1109/ICCECE51280.2021.9342056

Lin, T. Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., ... & Zitnick, C. L. (2014). Microsoft COCO: Common Objects in Context. Computer Vision – ECCV 2014, 740–755. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10602-1_48 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-10602-1_48

Lygouras, E., Santavas, N., Taitzoglou, A., Tarchanidis, K., Mitropoulos, A., & Gasteratos, A. (2019). Unsupervised Human Detection with an Embedded Vision System on a Fully Autonomous UAV for Search and Rescue Operations. Sensors, 19(16), 3542. https://doi.org/10.3390/s19163542 DOI: https://doi.org/10.3390/s19163542

Sheu, B. H., Yang, T. C., Yang, T. M., Huang, C. I., & Chen, W. P. (2020). Real-time alarm, dynamic GPS tracking and monitoring system for man overboard. Sensors and Materials, 32(1), 197–221. https://doi.org/10.18494/SAM.2020.2641 DOI: https://doi.org/10.18494/SAM.2020.2582

Zhuang, J., Qin, Z., Yu, H., & Chen, X. (2023). Task-Specific Context Decoupling for Object Detection. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2303.01047.

Author Biographies

Микола Булгаков, Одеський національний морський університет, Україна

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри судноводіння і морської безпеки

Лілія Філіпішина, Первомайський навчально-науковий інститут НУК імені адмірала Макарова, Україна

доктор економічних наук, професор, професор кафедри економіки, обліку та підприємництва

Downloads

Published

15.05.2026

Number of views 55

How to Cite

Булгаков, М., & Філіпішина, Л. (2026). ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ МОРСЬКОГО ПОШУКУ ТА ПОРЯТУНКУ. Grail of Science, (68), 1090–1095. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.15.05.2026.125

Google Scholar

OUCI

OpenAIRE

CrossRef

Index Copernicus

Semantic Scholar

Scilit

ResearchGate

WorldCat

Mendeley

Loading...