حال ہی میں ، HUIRUI ٹکنالوجی (HTTPS: //www.huirui-}} ir.com/) کے تکنیکی وسائل کے تعاون سے ایک تحقیقی ٹیم نے متحدہ عرب امارات کے شعبے میں ایک اہم پیشرفت حاصل کرلی ہے۔ ایک سرشار اورکت تھرمل امیجنگ ڈیٹاسیٹ کی تعمیر ، ہدف کا پتہ لگانے کے الگورتھم کو بہتر بنانے ، اور ذہین سرچ سسٹم کی تیاری کے ذریعہ ، ٹیم نے کم کارکردگی اور روایتی یو اے وی کی تلاش اور بچاؤ کی ناکافی درستگی کے درد کے نقاط کو مؤثر طریقے سے حل کیا ہے جیسے پیچیدہ منظرنامے جیسے گھنے جنگلات اور بچاؤ سمیت کھیتوں کے لئے ذہین تکنیکی حل فراہم کرتا ہے۔
آر اینڈ ڈی پس منظر: روایتی ٹیکنالوجیز میں بیرونی تلاش اور بچاؤ کے لئے فوری مطالبہ ، رکاوٹیں
بیرونی ایڈونچر کی سرگرمیوں کو مقبول بنانے اور قدرتی آفات اور بڑے حادثات کی کثرت سے موجودگی کے ساتھ ، پھنسے ہوئے اہلکاروں کے لئے تلاش اور بچاؤ کی درستگی اور درستگی کی ضروریات میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ چائنا ایڈونچر ایسوسی ایشن کے ذریعہ جاری کردہ "چائنا آؤٹ ڈور ایڈونچر حادثے کی رپورٹ" (2020 - 2023) کے مطابق ، چین میں آؤٹ ڈور ایڈونچر حادثات اور زخمیوں کی تعداد میں سال بہ سال اضافہ ہوا ہے۔ تاہم ، روایتی تلاش اور بچاؤ کے طریقے جیسے سرچ اور ریسکیو کتوں اور دستی تلاشی ماحولیاتی مداخلت کے لئے ناکارہ اور انتہائی حساس ہیں۔ مرئی لائٹ کیمروں سے لیس روایتی تھرمل لیمجنگ کور میں گھنے جنگل کی موجودگی اور ناکافی روشنی کے ساتھ منظرناموں میں شناخت کی محدود صلاحیتیں ہیں۔ اگرچہ انفراریڈ تھرمل امیجنگ کیمرے انسانی تھرمل تابکاری کو اپنی گرفت میں لے سکتے ہیں ، لیکن جزوی طور پر پائے جانے والے اہداف کے ل their ان کی پہچان کی درستگی کو اب بھی بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ اس پس منظر کے خلاف ، ٹیم نے کلیدی ٹیکنالوجیز کے لئے تحقیق کیتھرمل لیمجنگ کور- جزوی طور پر پائے جانے والے ماحول میں پھنسے ہوئے اہلکاروں کا پتہ لگانا۔
● بنیادی کامیابی 1: جزوی طور پر پائے جانے والے انسانی اہداف کے لئے یو اے وی - پر مبنی اورکت تھرمل امیجنگ ڈیٹاسیٹ کی تعمیر
اس مسئلے کو حل کرنے کے لئے کہ موجودہ ڈیٹاسیٹس کو منظرنامے کے مطابق موافقت کا فقدان ہے ، ٹیم نے جزوی طور پر انسانی ہدف کا پتہ لگانے کے لئے ایک سرشار تھرمل لیمجنگ کور - پر مبنی تھرمل امیجنگ ڈیٹاسیٹ کی تعمیر کی۔ اس ڈیٹاسیٹ میں تین پرواز کی اونچائی (تقریبا 30 میٹر ، 50 میٹر ، اور 70 میٹر) اور چار موسم کی صورتحال (ابر آلود ، ابر آلود ، دھندلا ، اور دھوپ) کے تحت تھرمل ایل میجنگ کور کے ذریعہ جمع کردہ اورکت تھرمل امیجز پر مشتمل ہے ، جس میں 8،768 اورکت تھرمل امیجز ہیں ، جن میں مختلف پیچیدہ ماحول میں جزوی طور پر انسانی اہداف کا احاطہ کیا گیا ہے۔
ڈیٹاسیٹ کی تعمیر کے عمل نے سختی سے پیروی کی "منظم حصول - پیچیدہ تشریح - سخت توثیق" ورک فلو ، بالآخر 25،811 تصدیق شدہ پابند خانوں کی تشکیل کی۔ اعدادوشمار کے طریقوں جیسے کرسکل - والیس ٹیسٹ ، مان - وٹنی یو ٹیسٹ ، اور بونفیرونی اصلاح کے ذریعہ ، ٹیم نے کھوج کی کارکردگی پر موجودگی کی شرح اور پرواز کی اونچائی کے اثرات کو واضح کیا ، جس کے نتیجے میں الگورتھم کی بہتری کے لئے بنیادی اعداد و شمار کی مدد فراہم کی گئی ہے۔ موجودہ عوامی ڈیٹاسیٹس (جیسے ویسڈرون ، ہٹ -} UAV ، اور AOS ڈیٹاسیٹ) کے مقابلے میں ، اس ڈیٹاسیٹ نے منظر نامے کی موافقت ، اعداد و شمار کی تنوع ، اور تشریح کی درستگی کے اہم فوائد کو ظاہر کیا ہے ، جس میں UAV {{9} inf infrared infrared infrared infrared infrared infrared inframal کے لئے وقفے وقفے کو پُر کیا گیا ہے۔
● بنیادی کامیابی 2: ہدف کا پتہ لگانے کے الگورتھم کی بہتری کے لئے ہدف کا پتہ لگانے کی درستگی کو بڑھانے کے لئے
چھوٹے اور جزوی طور پر پائے جانے والے اہداف کا پتہ لگانے میں یولوو 10 نیٹ ورک کی حدود کو حاصل کرتے ہوئے ، ٹیم نے ایک بہتر ہدف کا پتہ لگانے والے ماڈل کی تجویز پیش کی ، جو تین پہلوؤں سے ریڑھ کی ہڈی کے نیٹ ورک ، گردن کے ڈھانچے اور کھوج کے سر کو بہتر بناتا ہے۔
بیک بون نیٹ ورک کی اصلاح: ملٹی - پیمانے کو نکالنے کی صلاحیتوں کو بڑھانے اور اہداف کے مقامی خصوصیات کو حاصل کرنے کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے ایک ریپمسٹن ماڈیول متعارف کرایا گیا ہے۔
گردن کی ساخت کی اصلاح: ملٹی - پیمانے کی خصوصیات کے - گہرائی فیوژن میں حاصل کرنے کے لئے ایک مکمل اسکیل کنیکٹ ماڈیول اپنایا گیا ہے اور اس کی وجہ سے ہونے والی خصوصیت کے نقصان کو کم کرنا ہے۔
پتہ لگانے کے سر کی اصلاح: درجہ بندی کی معلومات کے اشتراک کو محسوس کرنے اور غلط کھوج کو کم کرنے اور اس کی نشاندہی شدہ منظرناموں میں کھوج کا پتہ لگانے کی شرحوں کو کم کرنے کے لئے ایک ایس سی ڈی ای ٹی ای سی ماڈیول کو مربوط کیا گیا ہے۔
تجرباتی اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ خود - تعمیر شدہ ڈیٹاسیٹ پر ، MAP@0.5: 0.95 بہتر ماڈل کا انڈیکس یولوو 10s کے مقابلے میں 3 فیصد پوائنٹس اور یولوو 8 کے مقابلے میں 4 فیصد پوائنٹس زیادہ ہے ، جس میں جزوی طور پر مضبوط اور چھوٹے ہدف کا پتہ لگانے کے منظرنامے میں مضبوط مضبوطی اور موافقت کا مظاہرہ کیا گیا ہے۔
● بنیادی کامیابی 3: انجینئرنگ کی درخواست کا احساس کرنے کے لئے ذہین سرچ سسٹم کی ترقی
بہتر ہدف کا پتہ لگانے کے ماڈل کی بنیاد پر ، ٹیم نے جزوی طور پر پائے جانے والے ماحول میں پھنسے ہوئے اہلکاروں کے لئے ذہین سرچ سسٹم کو ڈیزائن اور نافذ کیا۔ اس نظام میں بنیادی افعال ہیں جیسے یو اے وی امیجز/ویڈیوز کا خودکار پتہ لگانا اور نتائج کا بصری ڈسپلے ، دو بڑے ماڈیولز کا احاطہ کرتا ہے: ایڈمنسٹریٹر کے کاروباری عمل اور صارف کے کاروباری عمل ، اور ہدف کا پتہ لگانے ، تاریخی ریکارڈ استفسار ، اور صارف کے انتظام جیسے آپریشنز کی حمایت کرنا۔
نظام کا ترقیاتی ماحول مرکزی دھارے کے سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر فن تعمیر کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے ، جس میں پورٹیبلٹی اور اسکیل ایبلٹی کی خاصیت ہے۔ تجرباتی توثیق سے پتہ چلتا ہے کہ یہ نظام متحدہ عرب امارات کے ذریعہ جمع کردہ اورکت تھرمل امیجنگ ڈیٹا کا فوری طور پر جواب دے سکتا ہے ، حقیقی - وقت کی پوزیشننگ اور پھنسے ہوئے اہلکاروں کی پہچان کا احساس کرسکتا ہے ، اور غیر منقولہ تلاشی کے ل suitting {{} 2}}} تباہی سے بچاؤ اور وائلڈرنس کی تلاش کے ساتھ ساتھ جنگ کے میدان کی تلاش کے ساتھ ساتھ شہری منظرناموں کی درخواست کی ضروریات کو پورا کرسکتا ہے۔
درخواست کی قیمت اور مستقبل کی منصوبہ بندی
یہ آر اینڈ ڈی کارنامہ نہ صرف جزوی طور پر پائے جانے والے ماحول میں یو اے وی کی تلاش اور بچاؤ کی تکنیکی رکاوٹوں کے ذریعے ٹوٹ جاتا ہے بلکہ انفرادیت سے متعلق تھرمل امیجنگ ٹکنالوجی ، گہری سیکھنے کے الگورتھم ، اور یو اے وی سسٹم کے گہرائی انضمام میں بھی - انضمام کو فروغ دیتا ہے۔ مستقبل میں ، حوروئی ٹکنالوجی کے تکنیکی پلیٹ فارم پر انحصار کرتے ہوئے ، ٹیم بہتر ہدف کا پتہ لگانے کے ماڈل کی اہم رفتار کو مزید بہتر بنائے گی ، انتہائی موسم (بھاری بارش ، بھاری برف) اور پیچیدہ خطوں (پہاڑوں ، کھنڈرات) کے ل standuction اس نظام کے اطلاق کے منظرناموں کو بڑھا دے گی ، اور اس صنعت کو فروغ دینے کے ل standution اسٹینڈلائزیشن اور اسٹینڈلائزیشن کو فروغ دے گی۔ ٹیکنالوجی۔
