Rathod ajendra kumar (34 résultats)

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The present work explores the design, development, and evaluation of an intelligent real-time turret tracking system that uses lightweight deep learning models for automated defense surveillance. It explains how modern combat environments demand faster, more accurate threat detection systems that can operate with minimal human intervention. The work focuses on applying efficient computer vision techniques, particularly YOLO-based convolutional neural networks, to detect and track multiple targets such as drones, vehicles, and personnel in dynamic scenes. Special attention is given to deploying these models on low-power edge platforms, addressing challenges related to latency, computational limits, and reliability. The book also discusses the creation and use of synthetic simulation environments to train and validate models when real-world military data is limited. Through experimental analysis and performance evaluation, it demonstrates how model optimization, data augmentation, and resolution scaling improve detection accuracy while maintaining real-time operation. Overall, the proposed work provides a practical and technical guide to building AI-driven surveillance systems.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - El presente trabajo explora el diseño, desarrollo y evaluación de un sistema inteligente de seguimiento de torretas en tiempo real que utiliza modelos de aprendizaje profundo ligeros para la vigilancia de defensa automatizada. Explica cómo los entornos de combate modernos exigen sistemas de detección de amenazas más rápidos y precisos que puedan operar con una intervención humana mínima. El trabajo se centra en la aplicación de técnicas eficientes de visión artificial, particularmente redes neuronales convolucionales basadas en YOLO, para detectar y rastrear múltiples objetivos como drones, vehículos y personal en escenas dinámicas. Se presta especial atención al despliegue de estos modelos en plataformas edge de bajo consumo, abordando desafíos relacionados con la latencia, los límites computacionales y la confiabilidad. El libro también discute la creación y el uso de entornos de simulación sintéticos para entrenar y validar modelos cuando los datos militares del mundo real son limitados. A través del análisis experimental y la evaluación del rendimiento, demuestra cómo la optimización del modelo, el aumento de datos y el escalado de resolución mejoran la precisión de la detección manteniendo la operación en tiempo real. En general, el trabajo propuesto proporciona una guía práctica y técnica para construir sistemas de vigilancia impulsados por IA.…

Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le présent travail explore la conception, le développement et l'évaluation d'un système intelligent de poursuite de tourelle en temps réel qui utilise des modèles de deep learning légers pour la surveillance de défense automatisée. Il explique comment les environnements de combat modernes exigent des systèmes de détection de menaces plus rapides et plus précis, capables de fonctionner avec une intervention humaine minimale. Le travail se concentre sur l'application de techniques de vision par ordinateur efficaces, en particulier les réseaux de neurones convolutifs basés sur YOLO, pour détecter et suivre plusieurs cibles telles que des drones, des véhicules et du personnel dans des scènes dynamiques. Une attention particulière est accordée au déploiement de ces modèles sur des plateformes edge à faible consommation, en relevant les défis liés à la latence, aux limites de calcul et à la fiabilité. Le livre aborde également la création et l'utilisation d'environnements de simulation synthétiques pour entraîner et valider les modèles lorsque les données militaires réelles sont limitées. À travers l'analyse expérimentale et l'évaluation des performances, il démontre comment l'optimisation des modèles, l'augmentation des données et la mise à l'échelle de la résolution améliorent la précision de la détection tout en maintenant un fonctionnement en temps réel. Dans l'ensemble, le travail proposé fournit un guide pratique et technique pour la construction de systèmes de surveillance p.…

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Die vorliegende Arbeit untersucht das Design, die Entwicklung und die Bewertung eines intelligenten Echtzeit-Turm-Tracking-Systems, das leichtgewichtige Deep-Learning-Modelle für die automatisierte Verteidigungsüberwachung einsetzt. Es wird erläutert, wie moderne Kampfumgebungen schnellere und präzisere Bedrohungserkennungssysteme erfordern, die mit minimalem menschlichem Eingriff arbeiten können. Die Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung effizienter Computer-Vision-Techniken, insbesondere YOLO-basierter faltender neuronaler Netze (CNNs), um mehrere Ziele wie Drohnen, Fahrzeuge und Personal in dynamischen Szenen zu erkennen und zu verfolgen. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Einsatz dieser Modelle auf stromsparenden Edge-Plattformen, wobei Herausforderungen in Bezug auf Latenz, Rechenkapazitäten und Zuverlässigkeit adressiert werden. Das Buch erörtert auch die Erstellung und Nutzung synthetischer Simulationsumgebungen zum Trainieren und Validieren von Modellen, wenn reale militärische Daten begrenzt sind. Durch experimentelle Analysen und Leistungsbewertungen wird demonstriert, wie Modelloptimierung, Datenaustausch und Auflösungsskalierung die Erkennungsgenauigkeit verbessern und gleichzeitig den Echtzeitbetrieb aufrechterhalten. Insgesamt bietet die vorgeschlagene Arbeit einen praktischen und technischen Leitfaden für den Aufbau KI-gesteuerter Überwachungssysteme.…

Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - O presente trabalho explora o design, desenvolvimento e avaliação de um sistema inteligente de rastreio de torreta em tempo real que utiliza modelos de deep learning ligeiros para vigilância de defesa automatizada. Explica como os ambientes de combate modernos exigem sistemas de deteção de ameaças mais rápidos e precisos que possam operar com intervenção humana mínima. O trabalho foca-se na aplicação de técnicas eficientes de visão computacional, particularmente redes neuronais convolucionais baseadas em YOLO, para detetar e rastrear múltiplos alvos, tais como drones, veículos e pessoal em cenas dinâmicas. É dada especial atenção à implementação destes modelos em plataformas edge de baixo consumo, abordando desafios relacionados com latência, limites computacionais e fiabilidade. O livro discute também a criação e o uso de ambientes de simulação sintéticos para treinar e validar modelos quando os dados militares do mundo real são limitados. Através de análise experimental e avaliação de desempenho, demonstra como a otimização de modelos, o aumento de dados e o escalonamento de resolução melhoram a precisão da deteção, mantendo a operação em tempo real. No geral, o trabalho proposto fornece um guia prático e técnico para a construção de sistemas de vigilância baseados em IA.…