Розглянуто проблему візуальної геолокалізації з використанням низькоякісних зображень з БПЛА, отриманих у реальних умовах. Ми пропонуємо двоетапну архітектуру, яка передбачає відновлення роздільної здатності зображення та візуальну геолокалізацію. Наведено новий модуль Ensemble Super-Resolution (ESR), який спочатку покращує збільшені аерофотокадри, а потім подає відновлені зображення в конвеєр візуальної геолокалізації.
Розроблено новий підхід до детектування полум’я на зображеннях, який ґрунтується на використанні згорткових нейронних мереж. Запропоновано структуру реалізації каскадного підходу до детектування вогню, яка забезпечує покращену ефективність розпізнавання на зображеннях з низькою роздільною здатністю, та об’єктів, які можуть візуально нагадувати полум’я. Проведено експерименти з дослідження запропонованого методу порівняно з сучасним методом детектування об’єктів Faster R-CNN. У результаті проведених експериментів було виявлено покращення показника ефективності в середньому на 20 %.