Смартфон как элемент эшелонированной системы обнаружения БПЛА: архитектура распределенной сенсорной сети
Представьте, что любой человек, выйдя на улицу или посмотрев в окно, может стать частью распределенной системы раннего обнаружения воздушных угроз. Не как оператор или специалист, а как источник дополнительного сенсорного наблюдения.Современный смартфон представляет собой доступную COTS‑платформу с набором встроенных датчиков: камерой, GNSS‑приемником, 6-DoF IMU, барометром и микрофонами. По отдельности эти сенсоры ограничены, однако их совместное использование в распределенной сети потенциально позволяет создавать новые подходы к обнаружению низколетящих БПЛА.
Ultra Deep Research: триангуляция AI-поиска через три нейросети
Результаты поиска Claude и ChatGPT по одному и тому же вопросу совпадают примерно на 20%. Остальные 80% — разные источники, разные данные, иногда разные выводы.
Краеведы на Pastvu годами спорят откуда сделан снимок – вычислил это математически за секунды
Я делаю Виртуальный музей архитектуры Сочи – интерактивный проект об архитектурном наследии города: 3D-модели зданий, AI-реставрации и исторические фотографии. Для этого я постоянно работаю с архивными снимками и в какой-то момент столкнулся с задачей, которая оказалась интереснее, чем я думал. Если в двух словах: загружаете старое фото, отмечаете три узнаваемых объекта, вводите их координаты – браузер вычисляет откуда сделан снимок и показывает точку на карте. 🌐 Попробовать онлайн ·
