Artikelbeschreibung
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.
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