STM; এটি স্থির এবং চলমান ক্যামেরা থেকে নেওয়া সমস্ত ধরণের ছবিগুলিতে অ্যালগরিদম এবং সফ্টওয়্যার সমাধান প্রদান করে, বিশেষ করে কার্গু, আলপাগু, টোগান, বয়গা প্রকল্পগুলিতে। কোম্পানী গবেষণার বিষয়গুলির উপর তার গবেষণা চালিয়ে যাচ্ছে যা অতিরিক্ত মান তৈরি করতে পারে। এই ধরনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ R&D অধ্যয়নগুলির মধ্যে একটি KERKES প্রকল্প হিসাবে দাঁড়িয়েছে।
KERKES প্রকল্পের পরিধির মধ্যে যে বিষয়গুলি মান যোগ করে তা হল স্যাটেলাইট ইমেজ এবং অর্থোফটো ইমেজ সহ ফিক্সড এবং রোটারি উইং ইউএভি থেকে তোলা ছবিগুলির মিল এবং GPS ব্যবহার করা যায় না এমন পরিবেশে নেভিগেশন। এছাড়াও; GPS ছাড়া নেভিগেশন সমস্যার বিকল্প সমাধান খুঁজতে গবেষণা অধ্যয়নে ল্যান্ডমার্ক শনাক্তকরণ পদ্ধতিও তৈরি করা হচ্ছে। এই অধ্যয়নের সুযোগের মধ্যে, গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক পদ্ধতির পাশাপাশি ধ্রুপদী কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করা হয়।
এসটিএম এবং কম্পিউটার ভিশন
জীবের জন্য তথ্যের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উৎস হল দেখার ক্ষমতা। বেঁচে থাকা নিশ্চিত করার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ফাংশনগুলির মধ্যে একটি হল এই দৃষ্টিশক্তিতে বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করে তথ্য প্রাপ্ত করা। STM-এর লক্ষ্য হল বুদ্ধিমত্তা যোগ করা এবং বিভিন্ন ইমেজ সোর্স থেকে নেওয়া ছবি থেকে তথ্য বের করা প্রকৃতি থেকে প্রকৌশল সমাধানে এর অনুপ্রেরণা প্রয়োগ করে। এসটিএম কম্পিউটার ভিশন গ্রুপ লিডারশিপের দক্ষতার ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার ভিশন, ইমেজ প্রসেসিং, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং।
কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে STM-এর গবেষণাগুলি নিম্নরূপ:
- এরিয়াল ফটো সহ অবস্থান সনাক্তকরণ (এরিয়াল ফটোর উপর ভিত্তি করে ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন)
- অর্থোফটো সহ অবস্থান সনাক্তকরণ (অর্থোফটোর উপর ভিত্তি করে ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন)
- ল্যান্ডমার্ক স্বীকৃতি
- স্থিতিশীলতা
- ছবি সেলাই
- অবজেক্ট ডিটেকশন
- অবজেক্ট ট্র্যাকিং
- মুভিং অবজেক্ট ডিটেকশন
- ইমেজ প্রসেসিং সহ স্বায়ত্তশাসিত ল্যান্ডিং
- কুয়াশা এবং কুয়াশা মাধ্যমে দৃষ্টি
- ইনডোর/আউটডোর ম্যাপিং স্টাডিজ (SLAM)
মন্তব্য প্রথম হতে