बहुमूल्य छवि संलयन के माध्यम से बेहतर सैन्य छद्म वस्तु पहचान

छद्म वस्तुओं की प्रभावी पहचान सैन्य निगरानी में एक प्रमुख चुनौती बनी हुई है, जहाँ प्रतिद्वंदी की छुपाने की रणनीतियाँ अलग-अलग स्पेक्ट्रल बैंडों में दृश्यता को कम कर देती हैं। यह शोध कार्य लंबे-वेव इन्फ्रारेड (LWIR), नियर-इन्फ्रारेड (NIR), और दृश्यमान (VIS) सेंसर्स का उपयोग करते हुए बहुमूल्य छवि संलयन की कार्यक्षमता की जांच करता है ताकि छद्म वस्तु पहचान को बेहतर बनाया जा सके। चार संलयन कॉन्फ़िगरेशन: LWIR + VIS, LWIR + NIR, NIR + VIS, और LWIR + NIR + VIS का MUDCAD-X बेंचमार्क डेटासेट के साथ एकल-सेंसर इनपुट्स के मुकाबले मूल्यांकन किया गया। पहचान प्रदर्शन को विभिन्न वस्तु प्रकारों और रंग समूहों (हरा, भूरे, और पीला) के बीच विश्लेषित किया गया। परिणाम दिखाते हैं कि तीनों संलयन विधियाँ (LWIR + VIS, NIR + VIS, और LWIR + NIR + VIS) एकल सेंसर्स की तुलना में लगातार बेहतर पहचान प्रदान करती हैं। इनमें से LWIR + VIS mAP@0.5:0.95 के संदर्भ में सर्वोच्च पहचान सटीकता देता है, इसके बाद NIR + VIS है। वस्तु समूहों में, पीले वस्त्रों वाली वस्तुओं को पहचानना सबसे कठिन रहा, जबकि हरे वस्त्रों वाली वस्तुएं सर्वाधिक पहचानी गईं। ये निष्कर्ष दर्शाते हैं कि बहुमूल्य संलयन सैन्य निगरानी और खोजबीन प्रणालियों को जटिल प्राकृतिक दृश्यों में बेहतर बनाने में सक्षम है और छद्म वस्तु की प्रभावशीलता का पूर्वानुमान लगाने के लिए रंग-विशेष पहचान जानकारी प्रदान करता है।