YOLO मॉडल का उपयोग करते हुए समुद्री रडार तेल रिसाव निगरानी विधि पर प्रारंभिक जांच

हाल के समुद्री तेल विकास और परिवहन की तीव्र वृद्धि के कारण, समुद्र तट के तेल रिसाव जोखिम दुर्घटना की संभावना असमान रूप से बढ़ गई है। समुद्री तेल रिसाव तटीय शहरों के विकास को बड़ी खतरे में डालता है। इसलिए, आपदा क्षतियों को न्यूनतम करने के लिए तेल रिसाव की निगरानी के लिए प्रभावी और विश्वसनीय तकनीकों का उपयोग किया जाना चाहिए। YOLO गहरे शिक्षण नेटवर्क के आधार पर, एक स्वचालित तेल रिसाव पहचान विधि प्रस्तावित की गई। प्रयोगात्मक डेटा पूर्व-प्रसंस्करण संचालन में शोर में कमी, ग्रे समायोजन और स्थानीय विपरीतता सुधार शामिल हैं। फिर, YOLOv5 नेटवर्क में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए वास्तविक और कृत्रिम रूप से उत्पन्न समुद्री रडार तेल रिसाव छवियों का उपयोग किया गया। पहचान मॉडल प्रभावी तेल रिसाव निगरानी क्षेत्र की पहचान कर सकता है। अंततः, प्रभावी तेल रिसाव निगरानी क्षेत्रों में तेल की धारियों को निकालने के लिए एक अनुकूलनशील थ्रेशोल्ड लागू किया गया। उत्पन्न YOLOv5 पहचान मॉडल का मौजूदा विधियों की तुलना में उच्च दक्षता का लाभ है। प्रस्तावित समुद्री तेल रिसाव पहचान विधि नियमित गश्ती निरीक्षण और दुर्घटना आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए वास्तविक समय और प्रभावी डेटा का समर्थन कर सकती है।