UAV (Pilotsuz Uçan Aparat) kameralarında obyektlərin aşkarlanması, UAV-ın üzərində quraşdırılmış kamera sistemləri tərəfindən çəkilmiş video və ya şəkil məlumatları içərisində insanlar, nəqliyyat vasitələri, binalar və ya relyef xüsusiyyətləri kimi konkret obyektlərin müəyyənləşdirilməsi və yerinin təyin olunması prosesidir. Bu qabiliyyət müşahidə, hərbi hədəf təyini, fəlakətə cavab, kənd təsərrüfatı və infrastrukturun yoxlanılması kimi sahələrdə mühüm rol oynayır.

Necə işləyir?

Şəkil əldə edilməsi
UAV-lar EO (elektro-optik), IR (infrarağ), termal və ya multispektral kameralar vasitəsilə video və ya şəkillər çəkir. Bu kameralar tez-tez sabit görüntü təmin etmək üçün stabilizatorlu gimballarda yerləşdirilir.

Əvvəlcədən emal
Aşkarlama keyfiyyətini artırmaq üçün çəkilmiş çərçivələr (kadrlar) ölçüləndirilə, filtrlənə və ya gücləndirilə bilər. Çərçivələrə GPS və IMU məlumatları əlavə olunaraq coğrafi etiketləmə də edilə bilər.

Aşkarlama Alqoritmləri

Ənənəvi metodlar:

• HOG + SVM (Orientasiyalı Gradient Histogramı və Dəstək Vektor Maşını)

• Haar cascades

• Fonun çıxarılması (hərəkətə əsaslanan aşkarlama)

Dərin öyrənməyə əsaslanan metodlar (müasir sistemlərdə üstünlük təşkil edir):

• YOLO (You Only Look Once) – real vaxtda obyekt aşkarlanması

• SSD (Single Shot Detector) – sürətli və effektiv

• Faster R-CNN – daha yüksək dəqiqlik, lakin yavaş

• DETR (Detection Transformer) – transformerlərə əsaslanan qabaqcıl model

Sonrakı Emal

• Obyektləri ardıcıl kadrlar üzrə izləmək üçün Kalman Filter, SORT və ya DeepSORT istifadə olunur

• Yalan pozitivlər süzülür, etibar hədləri tətbiq olunur

• Aşkarlama nəticələri telemetriya və xəritə məlumatları ilə birləşdirilir

Məlumat ötürülməsi və ya saxlanması

• Aşkarlanmış obyektlər və onların məlumatları UAV-da saxlanıla və ya telemetriya bağlantıları (LTE, CUAV P9, LoRa və s.) vasitəsilə yer nəzarət stansiyalarına ötürülə bilər

UAV Obyekt Aşkarlanması üçün Ümumi Avadanlıqlar

Kameralar:

• RGB (EO), IR, termal və multispektral kameralar

Emal vahidləri:

• NVIDIA Jetson seriyası (Nano, TX2, Xavier, Orin)

• Google Coral TPU

• Intel Movidius Neural Compute Stick

• FPGA və ya yüksək səviyyəli STM32 MCU-lar (sadə emal və ya filtr üçün)