تحليل مقارن لتقنيات كشف الأهداف العسكرية باستخدام صور الطائرات المسيّرة عبر أطياف بصرية متعددة

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

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

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

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