Nesne tespit modeline ve kameraya esas olan tanksavar güdümlü füze sistemi tasarımı

İkinci nesil tanksavar güdümlü füzeler (ATGM'ler), esas olarak operatörlerin hedefleri nişan alma ve vurma becerilerine bağlıdır, bu da onları daha az kesin hale getirir. Öte yandan, üçüncü nesil ATGM'ler maliyetlidir ve elektronik parazitlere karşı hassastır. Bu sorunları çözmek için, yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojileri kullanılarak ATGM'ler için akıllı ve otonom bir kontrol devresi tasarlandı ve inşa edildi. Kontrol devresi doğru ve uygun maliyetlidir. Sistem, hedef tankı tanımlamak için bir nesne algılama modeli kullanır ve konumunu belirlemek için temel matris ve nirengi yöntemlerini kullanır. Bu nedenle ortaya çıkan kontrol devresi akıllı, otomatik, hassas ve uygun fiyatlıdır. Bir tankı tespit etmek için, NVIDIA Jetson TX2 Development Kit'ten bir kamera kullanılarak tankın iki ardışık görüntüsü alınmıştır. Tankı tanımlamak ve çevresine sınırlayıcı bir kutu çizmek için Yalnızca Bir Kez Bakarsınız (YOLOv5) modeli kullanıldı. Ardından, tankın konumunu belirlemek için normalleştirilmiş 8 noktalı algoritma ve nirengi yöntemi kullanıldı. ATGM daha sonra servo motorlar kullanılarak hedeflenen tanka doğru yönlendirildi. YOLOv5 nesne algılama modeli oyuncak tank kullanılarak test edilirken, hedeflenen tankın konumu pan ve tilt kamera kullanılarak test edildi. Sistemin performansı tatmin ediciydi. Silah iç mekanlarda test edildi ve gerçek bir tanksavar füzesine başarıyla kuruldu. Nesne algılama modelleri ve bilgisayarlı görü teknolojileri silah endüstrisine dahil edilerek akıllı ve otonom bir silah geliştirildi.