في عالم الحروب الحديثة، تعتبر الطائرات المسيّرة (Drones) محوراً أساسياً في جمع المعلومات الاستخباراتية وتنفيذ هجمات دقيقة في بيئات عدائية مختلفة. تتيح لها قدرتها على العمل في الوقت الحقيقي ومن مسافة آمنة أن تكون أدوات لا تقدر بثمن في عمليات المراقبة العسكرية.

في إطار هذا البحث، تم استخدام مجموعة بيانات KIIT-MiTA التي تضم صوراً لسيناريوهات عسكرية مختلفة ملتقطة بواسطة الطائرات المسيّرة. توفر هذه البيانات قاعدة للقيام بعمليات كشف الأهداف العسكرية، لكنها تفتقر إلى تضمين أنواعٍ عدة من السيناريوهات الواقعية.

لتعزيز ذلك، طور الباحثون أربع مجموعات بيانات مختلفة: صورة رمادية (Gray Scale)، رؤية حرارية (Thermal Vision)، رؤية ليلية (Night Vision)، ورؤية مبهمة (Obscura Vision). تهدف هذه المجموعات إلى محاكاة البيئات الواقعية مثل انخفاض الرؤية، والعديد من الصور القائمة على الحرارة، وأحوال الإضاءة المنخفضة.

تم تدريب نموذج YOLOv11-small لاكتشاف الأهداف العسكرية عبر الإعدادات المتنوعة. يسهم هذا البحث في تعزيز أداء وموثوقية عمليات الطائرات المسيّرة من خلال تطوير أنظمة كشف متقدمة سواء في المهام الدفاعية أو الهجومية، مما يضع الأسس لاستخدام أكثر فعالية للتقنية في ميادين المعارك.