معرفی المشروع:
يركز هذا المشروع على تطوير أنظمة معالجة الصور للطائرات بدون طيار بهدف تحسين كفاءة الملاحة الذاتية، التعرف على البيئة، وتنفيذ المهام المختلفة. يتمحور التركيز الرئيسي للمشروع حول استخدام خوارزميات معالجة الصور والتعلم الآلي المتقدمة لتمكين الطائرات بدون طيار من الأداء بكفاءة في البيئات المعقدة والديناميكية.
أهداف المشروع:
- الملاحة الذاتية: تطوير خوارزميات تتيح التنقل الدقيق وتجنب الاصطدام بالعوائق.
- التعرف والتحديد: استخدام تقنيات رؤية الحاسوب للتعرف على الأشياء، المسارات، والمناطق المحددة.
- زيادة كفاءة المهام: تحسين أداء الطائرات في تنفيذ المهام الخاصة مثل توصيل البضائع، رسم الخرائط، ومراقبة البيئة.
الميزات الرئيسية للمشروع:
معالجة الصور المتقدمة:
- استخدام تقنيات معالجة الصور في الوقت الفعلي للتعرف على العوائق، المسارات، والأهداف.
- الاستفادة من الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) لتحليل الصور.
أنظمة الملاحة الذكية:
- دمج بيانات المستشعرات (مثل GPS، الليدار، والكاميرات) لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد للبيئة.
- تطوير خوارزميات SLAM (تحديد الموقع ورسم الخرائط بشكل متزامن) لتحقيق تموضع دقيق في البيئات غير المألوفة.
إدارة المهام:
- تصميم نظام لتخطيط المسار وإدارة المهام بشكل ديناميكي.
- إمكانية تعريف مهام مخصصة من خلال واجهة مستخدم بسيطة.
تحسين استهلاك الطاقة:
- تصميم خوارزميات لتقليل استهلاك الطاقة وزيادة زمن الطيران.
- استخدام الحوسبة الطرفية (Edge Computing) لتقليل الحاجة إلى إرسال البيانات إلى الخوادم السحابية.
مجالات الاستخدام:
- رسم الخرائط ومراقبة الأراضي: استخدام معالجة الصور لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد دقيقة.
- الزراعة الذكية: تحديد المناطق المتضررة وإدارة الموارد الزراعية من خلال تحليل الصور الجوية.
- عمليات الإنقاذ والإغاثة: استخدام الطائرات بدون طيار لتحديد الأفراد أو المناطق المتضررة في حالات الطوارئ.
- المراقبة الصناعية: مراقبة المنشآت الصناعية واكتشاف المشكلات المحتملة.
نتائج المشروع:
- زيادة الدقة: حقق النظام المطور تحسينًا كبيرًا في دقة التعرف على الأجسام والملاحة للطائرات بدون طيار.
- تعدد الاستخدامات: تم تطبيق هذا النظام في مجالات مختلفة مثل الزراعة، رسم الخرائط، والإغاثة.
- تعزيز الأمان: تقليل مخاطر الاصطدام بالطائرات بدون طيار بفضل الخوارزميات الذكية.
مشروع معالجة الصور والملاحة للطائرات بدون طيار يظهر أهمية دمج تقنيات متقدمة مثل رؤية الحاسوب والتعلم الآلي لتحسين أداء الأنظمة الجوية. وقد أسهمت هذه الجهود في رفع كفاءة الطائرات بدون طيار إلى مستويات جديدة، مع تقديم تطبيقات واسعة في مختلف الصناعات.