Представлено багаторівневу систему автоматичного керування місіями безпілотного літального апарата у задачах виявлення підозрілих предметів. Запропонована архітектура поєднує edge-ground-cloud обробку даних з бортової відеокамери та металодетектора, а також використання візуально-мовних моделей (ChatGPT-4.1 Vision, Gemini 2.5 Flash) для семантичної верифікації підозрілих предметів. Наукова новизна роботи полягає в реалізації замкненого циклу «виявлення - семантична перевірка - автоматичне коригування місії» для БПЛА, що поєднує мультимодальне злиття даних і хмарні AI-моделі та знижує навантаження на оператора.