تعزيز تحديد المواقع المحلية للأشخاص في صور الطائرات المسيرة لإدارة الحشود بشكل أفضل من خلال الاستفادة من كل بكسل في الصور عالية الدقة

يُعدّ التموضع الدقيق للأشخاص باستخدام الطائرات المُسيرة أمرًا حيويًا لإدارة الحشود بكفاءة، ليس فقط خلال الفعاليات الضخمة والمناسبات العامة، بل أيضًا لرصد تدفق الحشود اليومي في المدن. غالبًا ما تواجه الطرق التقليدية لتحديد مواقع الأجسام الصغيرة باستخدام صور عالية الدقة من الطائرات المُسيرة قيودًا في الدقة والكفاءة، وذلك بشكل رئيسي بسبب القيود المرتبطة بمقاييس الصور وتقنيات النافذة المنزلقة. ولحل هذه التحديات، تم اقتراح نهج جديد مُخصص لتحديد مواقع الكائنات ذات الطابع النقطي. إلى جانب هذا النهج، تم تقديم وحدة "Pixel Distill" لتحسين معالجة الصور عالية الدقة من خلال استخلاص المعلومات المكانية من كل بكسل دفعة واحدة. بالإضافة إلى ذلك، تم إتاحة مجموعة بيانات جديدة تُسمى UP-COUNT، مصممة خصيصًا لتطبيقات الطائرات المُسيرة المعاصرة، وتُعالج طيفًا واسعًا من التحديات في صور الطائرات المُسيرة، مثل الحركة المتزامنة للعدسة والكائن أثناء عملية التقاط الصور، مما يُعزز قدرات تطبيقات إدارة الحشود. وتم إجراء تقييم شامل للنهج المقترح على مجموعة البيانات المُقترحة، وعلى مجموعة بيانات DroneCrowd الشائعة الاستخدام، مما أظهر تفوق النهج المُقترح على الطرق الحالية، وسلط الضوء على فعاليته في مهام تحديد مواقع كائنات الحشود باستخدام الطائرات المُسيرة. تُساهم هذه التحسينات بشكل ملحوظ في زيادة قابلية خوارزمية التموضع للعمل في السياقات الواقعية، ما يمكّن من تموضع وحساب الأفراد بشكل أكثر موثوقية في البيئات الديناميكية.