Захожай, О. І.Коррель, В. В.2026-04-222026-04-222025Захожай О. І., Коррель В. В. Комплексні системи пошуку металевих об'єктів: від двоканальної логіки до багатосенсорного аналізу з машинним навчанням. Наукові вісті Далівського університету. 2025. №29.https://doi.org/10.33216/2222-3428-2025-29-3https://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/2778У статті представлено еволюційний аналіз методів виявлення та ідентифікації підповерхневих металевих об'єктів. Робота починається з розгляду базової двоканальної системи, що поєднує магнітометричний градієнтометр для виявлення феромагнітних цілей та імпульсний металодетектор для реєстрації всіх провідних об'єктів. Детально описано концепцію спільної обробки даних на основі жорстких логічних правил та вагової суми, що дозволяє проводити первинну класифікацію цілей та знижувати кількість хибних спрацьовувань. Далі в статті розкрито неминучі обмеження такого підходу при спробі масштабування та додавання нових каналів даних (напр., георадара). Продемонстровано, що зі зростанням кількості сенсорів ці методи є надмірно складними та неефективними. Як розв'язання цієї проблеми пропонується перехід до парадигми машинного навчання. Описано методологію побудови багатоканальних систем, що використовують алгоритми класифікації (нейронні мережі, метод опорних векторів) для аналізу багатовимірних даних. Розглянуто практичні етапи: від збору навчальних даних на тестових полігонах до видобуття ознак та застосування навченої моделі для імовірнісної класифікації об'єктів у реальному часі.ukмагнітометрімпульсний металодетекторгеорадарспільна обробка данихбагатоканальні системимашинне навчаннякласифікація об'єктівнейронні мережіsensor fusionArticle004.02:004.42:004:38