المؤلف
دميرداغ، زينب جولبياز
تاريخ النشر
2024-08-30T14:55:21Z
الموضوع
معالجة الصور، تحليل الصور، التقنيات الرقمية، الرياضيات، المراقبة الجوية، معالجة البيانات البصرية
النوع
وثيقة
اللغة
الإنجليزية
رقمي
نعم
مخطوط
لا
المكتبة
جامعة اوزيجين
رقم السجل
77793a03-a68c-4ae3-b8b5-31b628776fad
موقع المكتبة
قسم الهندسة الكهربائية والإلكترونية
التاريخ
2024-08-30T14:55:21Z
نص عينة
المراقبة الجوية واسعة النطاق (WAAS) هي نوع من أنظمة المراقبة التي تشير إلى مراقبة مناطق جغرافية كبيرة في الوقت الفعلي. تم تصميم نظام WAAS باستخدام كاميرات و/أو أجهزة استشعار متعددة مثبتة على مركبة جوية بدون طيار (UAV). يمكن لأنظمة WAAS مسح مساحة عدة كيلومترات مربعة في وقت واحد. ومع ذلك، فإن الكم الهائل من البيانات التي تجمعها أنظمة WAAS قد يكون من الصعب معالجتها في الوقت الفعلي على متن الطائرة. تقترح هذه الدراسة استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتقنيات البرمجة متعددة النواة لتسريع أداء الوحدات الأربع الرئيسية لنظام WAAS: مطابقة/خياطة الصور، واكتشاف الكائنات، والتتبع، والدقة الفائقة. تتضمن مطابقة/دمج الصور تسجيل ودمج صور متعددة تم التقاطها بواسطة الكاميرات على الطائرات بدون طيار لإنشاء صورة بانورامية، وبعبارة أخرى، صورة فسيفساء للمنطقة التي تتم مراقبتها. تتضمن وحدات اكتشاف الكائنات وتتبعها تحديد وتتبع حركات الأشياء، مثل السيارات والشاحنات والأشخاص. وأخيرًا، تستخدم وحدة الدقة الفائقة تقنيات حسابية لتحسين دقة الصور وتوفير المزيد من التفاصيل حول الصور. تم تحسين سرعة وكفاءة نظام WAAS بشكل كبير باستخدام وحدة معالجة الرسومات وتقنيات البرمجة متعددة النواة لتسريع هذه الوحدات. تعتبر وحدات معالجة الرسومات مناسبة تمامًا لهذه المهمة لأنها مصممة للمعالجة المتوازية، مما يسمح لها بمعالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. تظهر التجارب أن استخدام وحدات معالجة الرسومات وتقنيات البرمجة متعددة النواة يمكن أن يحسن بشكل كبير أداء دمج الصور واكتشاف الكائنات والتتبع والدقة الفائقة، مما يجعل من الممكن تنفيذ هذه الوحدات بالتوازي ومعالجة الكمية الكبيرة من البيانات المجمعة من WAAS في الوقت الفعلي. يتم اختبار الوحدات المسرّعة على بطاقة GPU المدمجة NVIDIA Jetson AGX Xavier لسيناريوهات الاختبار الصعبة، مما يوضح قدرتها على المراقبة في الوقت الفعلي على الأجهزة الطرفية. نظام GAHG، لا يوفر الحماية من إعاقة حركة الكاميرا أو مستشعر غلق الكاميرا. تعمل أنظمة GAHG على قطع الكيلومترات بشكل منفصل. علاوة على ذلك، فإن أنظمة GAHG تعمل على تحسين القدرة على العمل بشكل أفضل خلال فترة زمنية محددة. في هذا الصدد، تقوم أنظمة GAHG بتعديل نماذج الأداء الخاصة برسومات الرسومات (GPU) والبرنامج المتكامل لتقنيات معالجة الرسومات: الاستخدام eşleştirme/birleştirme, nesne algılama, izleme ve süper çözünürlük. Görüntü eşleştirme/birleştirme, panoramik bir görüntü, başka bir deyişle izlenen alanın mozaik görüntüsü oluşturmak için IHA'daki kameralar tarafından çekilen görüntülerin kaydedilip birleştirilmesini içerir. Nesne tespit ve takip modülleri, Arabalar, kamyonlar ve insanlar gibi nesnelerin hareketlerini tespitini ve takibini içerir. Son olarak, süper çözünürlük modulü, görüntülerin çözünürlüğünü artırır ve görüntüler hakkında daha fazla ayrıntı sağlar. يتم استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وتقنية برمجة نظام WAAS المعززة والتحقق منها بشكل كامل. وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، وحدة المعالجة المركزية الموازية تعمل على تحسين أداء وحدة المعالجة المركزية (GPU) وتزيد من قوة وحدة المعالجة المركزية (GPU) الخاصة بها. Deneyler، وحدة معالجة الرسوميات (GPU) والبرمجة التقنية للمعالجة، وأنظمة GAHG لتعديل أداء الأداء بشكل كامل ووحدات متوازية لوحدات التحكم وGAHG's لتخطيط المزيد من التطويرات يمكن أن يكون وقت الطهي طويلاً للغاية. وحدة المعالجة المركزية، تم اختبار سيناريوهات الاختبار في NVIDIA Jetson AGX بواسطة Xavier Gumülü GPU بطاقة الاختبار التي تم تحريرها من خلال أجهزة الكمبيوتر المحمولة في وقت ما.
