GGT-YOLO: ड्रोन आधारित समुद्री क्रूज़िंग के लिए एक नई वस्तु पहचान एल्गोरिदम

ड्रोन दूरस्थ संवेदन और बुद्धिमान निगरानी के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। बोर्ड पर सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधनों के कारण, ड्रोन आधारित वस्तु पहचान वास्तविक अनुप्रयोगों में अभी भी चुनौतियों का सामना कर रही है। पहचान सटीकता और कम्प्यूटेशनल लागत के बीच संतुलन का अध्ययन करके, हम बड़े पैमाने पर समुद्री परिदृश्यों में ड्रोन क्रूज़िंग के लिए एक नई वस्तु पहचान एल्गोरिदम का प्रस्ताव करते हैं। विशेषता निकालने के भाग को बढ़ाने के लिए ट्रांसफार्मर को पेश किया गया है और यह छोटे या अवरुद्ध वस्तुओं की पहचान के लिए लाभकारी है। इसी समय, सरल रेखीय परिवर्तनों के साथ गुणन ऑपरेशनों को बदलकर एल्गोरिदम की कम्प्यूटेशनल लागत को कम किया गया है। एल्गोरिदम के प्रदर्शन को दर्शाने के लिए, समुद्री परिदृश्यों में ड्रोन द्वारा एकत्र की गई हजारों छवियों से युक्त एक विशेष डेटासेट प्रदान किया गया है, और मात्रात्मक और तुलनात्मक प्रयोग किए गए हैं। अन्य व्युत्पत्तियों की तुलना में, एल्गोरिदम की पहचान सटीकता 1.4% बढ़ी है, पुनःप्राप्ति 2.6% बढ़ी है और औसत सटीकता 1.9% बढ़ी है, जबकि पैरामीटर और फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन क्रमशः 11.6% और 7.3% कम हुए हैं। इन सुधारों को समुद्री और अन्य दूरस्थ संवेदन क्षेत्रों में ड्रोन के अनुप्रयोग में योगदान देने के लिए माना जाता है।