(untitled) (Вестник Военного института Сухопутных войск имени С. Нурмагамбетова, 2026)
В статье рассматривается задача сбора и предварительной обработки данных, получаемых с SWIR-камер, для последующего обучения нейронной сети распознаванию объектов в условиях ограниченной видимости. Актуальность исследования обусловлена тем, что изображения коротковолнового инфракрасного диапазона обладают высокой информативностью при тумане, задымлении и низкой освещенности, однако характеризуются специфическими шумами InGaAs-матриц, наличием дефектных пикселей и пониженной контрастностью. В работе сформирован специализированный набор данных, включающий изображения пешеходов и транспортных средств, выполненные в различных уличных условиях. Предложен двухэтапный алгоритм предобработки, включающий коррекцию неоднородности (NUC) и адаптивное выравнивание гистограммы (CLAHE). Для оценки эффективности подхода использована архитектура YOLOv8. Экспериментальные результаты показали, что предложенная методика позволяет повысить значение PSNR на 18,4%, SSIM на 12,6%, а также увеличить точность распознавания объектов по метрике mAP@0.5 до 0,87 для транспортных средств и до 0,79 для пешеходов. Показано, что разработанный пайплайн может применяться в системах всепогодного мониторинга и беспилотного транспорта в режиме реального времени.