A estrutura leve permite uma detecção de objetos mais rápida e precisa para o sensoriamento remoto do UAV

A detecção de objetos de sensoriamento remoto é um campo em rápido crescimento na inteligência artificial, desempenhando um papel crítico no avanço do uso de veículos aéreos não tripulados (UAVs) para aplicações do mundo real, como resposta a desastres, planejamento urbano e monitoramento ambiental. No entanto, projetar modelos que equilibram alta precisão e desempenho rápido e leve continua sendo um desafio.

Os UAVs costumam capturar imagens em que os objetos aparecem em diferentes tamanhos, ângulos e condições de iluminação, enquanto operam em dispositivos com potência de computação limitada. Isso cria a necessidade de modelos inovadores de aprendizado profundo que podem fornecer resultados robustos sem depender de recursos computacionais pesados.

Para enfrentar esses desafios, uma equipe de pesquisa da Universidade Metropolitana de Osaka, liderada pelo estudante de graduação Hoang Viet Anh Le e pela professora associada Tran Thi Hong com sua equipe de colaboradores, desenvolveu uma nova estrutura de detecção adaptada para os UAVs. A pesquisa é publicada na revista Relatórios científicos.

No centro deste trabalho, está o bloco de convolução parcial da reparaMeterização (PrepConvBlock), que reduz a complexidade das operações de convolução, mantendo a forte extração de recursos. Essa inovação possibilita o uso de kernels maiores, permitindo interações de recursos de longo alcance e expandir significativamente os campos receptivos.

Com base nisso, os pesquisadores introduziram uma rede de pirâmide bidirecional superficial (SB-FPN), que funde informações entre escalas de recursos rasas e mais profundas para melhorar a representação visual.

Essas inovações se reúnem em uma nova arquitetura chamada SORA-DET (detector de arquitetura de representante otimizado em nível raso).

Projetado especificamente para o sensoriamento remoto do UAV, a SORA-DET emprega até quatro cabeças de detecção e atinge a alta precisão e a eficiência. Nos testes de referência, o detector atingiu 39,3% MAP50 no conjunto de dados desafiador do VisDrone2019 e 84,0% MAP50 no conjunto de validação Seadroneev2-atualizando a maioria dos modelos de larga escala e sendo significativamente menor e mais rápido.

De fato, o SORA-DET requer quase 88,1% menos parâmetros que os detectores convencionais, com uma velocidade de inferência tão rápida quanto 5,4 milissegundos.

Essa combinação de design compacto, alto desempenho de detecção e adaptabilidade em tempo real faz de Sora-Det uma solução promissora para o sensoriamento remoto baseado em UAV.

Ao permitir a detecção precisa de objetos em dispositivos leves, esta pesquisa abre as portas para aplicações impactantes em gerenciamento de desastres, operações de pesquisa e salvamento e além.