CXS-YOLO: a lightweight bird-nest detection model for UAV inspection of overhead transmission lines

عاليًا فوق الأرض، تمتد خطوط الطاقة عبر المناظر الطبيعية، حاملةً الكهرباء إلى المنازل والمدن. ويعد الحفاظ على سلامة هذه الخطوط تحديًا مستمرًا. فغالبًا ما تبني الطيور أعشاشًا على الأبراج المعدنية التي تدعم الأسلاك. وبينما تبحث الطيور ببساطة عن مأوى، يمكن لأعشاشها أن تسبب مشاكل خطيرة لشبكة الطاقة؛ إذ يمكن للمواد الموجودة في العش أن تصل الفجوة بين الأجزاء الكهربائية، مما يؤدي إلى حدوث شرارات أو انقطاع في التيار أو حتى حرائق. وفي الوقت نفسه، تشكل هذه الخطوط خطرًا على الطيور نفسها. ولتجنب هذه المشكلات، يجب على شركات المرافق العثور على الأعشاش وإزالتها بسرعة. ولقد تم القيام بذلك لعقود من الزمن عن طريق تسلق الأبراج أو القيادة على طول الخطوط، لكن هذه العملية بطيئة وخطيرة وصعبة التغطية لمساحات شاسعة.

في السنوات الأخيرة، توجهت الشركات إلى استخدام الطائرات بدون طيار (الدرونز)، أو المركبات الجوية غير المأهولة، للطيران على طول الخطوط والتقاط الصور. والأمل هو أن يتمكن جهاز كمبيوتر من النظر إلى هذه الصور وتحديد موقع العش تلقائيًا. ومع ذلك، فإن هذا الأمر أصعب مما يبدو؛ فقد تطير الطائرة بدون طيار بالقرب من برج ما، مما يجعل العش يبدو كبيرًا ومفصلاً، أو قد تكون بعيدة، مما يجعل نفس العش يبدو كنقطة صغيرة من البكسلات. وغالبًا ما تكون الخلفية مزدحمة بالأشجار والأسلاك والهيكل المعدني للبرج نفسه، والذي قد يشبه العش كثيرًا. علاوة على ذلك، فإن أجهزة الكمبيوتر التي تطير على متن الطائرات بدون طيار صغيرة ولديها قدرة محدودة، مما يعني أنها لا تستطيع تشغيل البرامج الضخمة والمعقدة التي تعمل بشكل أفضل عادةً لرصد الأجسام. وكان الهدف هو إيجاد طريقة لرصد هذه الأعشاش بدقة دون الحاجة إلى حاسوب خارق.

قام فريق من الباحثين بتطوير نظام جديد يسمى CXS-YOLO لحل هذه المشكلة المحددة. لقد بدأوا بنموذج رؤية حاسوبية معروف وفعال، وأعادوا تصميم أجزائه الداخلية للتعامل مع التحديات الفريدة لأعشاش الطيور على خطوط الطاقة. وبدلاً من محاولة جعل الكمبيوتر أكثر ذكاءً عن طريق إضافة المزيد من التعقيد، جعلوه أكثر دقة فيما يتعلق بما ينتبه إليه. ركز الباحثون على ثلاثة نقاط ضعف رئيسية في أنظمة الكشف القياسية: فقدان التفاصيل الدقيقة عندما يكون الجسم بعيدًا، والارتباك الناتج عن ضوء الشمس الساطع أو الظلال، وهدر قدرة الحوسبة في العمليات الحسابية المكررة.

ولمعالجة مشكلة فقدان التفاصيل، قام الفريق بتغيير كيفية معالجة الكمبيوتر للصور أثناء تصغيرها. فعادةً، عندما يقوم الكمبيوتر بتقليص حجم الصورة لتحليلها، فإنه ببسا بساطة يتخلص من البكسلات، مما قد يؤدي إلى محو الحواف الدقيقة لعش بعيد. يستخدم النظام الجديد طريقة خاصة تنظر في محتوى الصورة قبل تصغيرها؛ حيث يقرر الأجزاء المهمة من الصورة التي يجب الاحتفاظ بها، مما يضمن الحفاظ حتى على الأنسجة الباهتة لعش بعيد من أجل الفحص النهائي. وهذا يسمح للنظام برؤية الأهداف الصغيرة التي قد تفقدها النماذج الأخرى تمامًا.

كما عالج الباحثون مشكلة الضوء المربك. ففي السماء، يمكن للشمس أن تخلق بقعًا ساطعة تبدو كأجزاء من عش، أو ظلالًا تخفيها. وغالبًا ما تخدع الأنظمة القياسية بهذه المناطق الساطعة. يتضمن النموذج الجديد ميزة تقوم بتعديل سطوع المشهد قبل محاولة العثور على العش؛ فهي تعمل على موازنة مستويات الضوء بحيث يركز الكمبيوتر على شكل وهيكل الجسم بدلاً من التشتت بسبب الوهج أو البقع الداكنة. وهذا يجعل النظام أكثر موثوقية عندما تتغير حالة الطقس أو عندما تسطع الشمس مباشرة على البرج.

أخيرًا، قام الفريق بتبسيط الجزء من النظام الذي يتخذ القرار بالفعل. غالبًا ما تستخدم النماذج القياسية آلات منفصلة وثقيلة للتحقق من الأجسام بأحجام مختلفة، مما يهدر الطاقة. يقوم التصميم الجديد بمشاركة العمل بين عمليات التحقق المختلفة هذه، باستخدام عملية واحدة فعالة تتكيف مع حجم العش الذي تبحث عنه. وهذا يقلل من مقدار الذاكرة والطاقة التي يحتاجها النظام للعمل، مما يجعله خفيفًا بما يكفي للطيران على متن طائرة بدون طيار دون إبطائها.

عندما اختبر الباحثون نظامهم الجديد، كانت النتائج واضحة. لقد استخدموا مجموعة تضم أكثر من 3500 صورة حقيقية التقطت بواسطة طائرات بدون طيار، والتي تضمنت أعشاشًا بأحجام مختلفة وفي ظروف جوية متنوعة. حدد النظام الجديد الأعشاش بشكل صحيح في 89.6% من الحالات التي قدم فيها تخمينًا، ووجد 83.4% من جميع الأعشاش الموجودة بالفعل. ومقارنة بأفضل نموذج خفيف الوزن سابق، كان أكثر دقة ووجد أعشاشًا أكثر، مع استهلاك طاقة حوسبة أقل بشكل ملحوظ. وتحديدًا، تطلب 57.1% أقل من مكونات الذاكرة واستخدم طاقة معالجة أقل بنسبة 31.7%.

جاء الاختبار الحقيقي عندما قاموا بتشغيل النظام على أجهزة فعلية. ففي جهاز كمبيوتر مكتبي قوي، عالج النظام ما يقرب من 36 صورة في الثانية. وعلى جهاز كمبيوتر محمول قياسي، تعامل مع حوالي 18 صورة في الثانية. والأكثر إثارة للإعجاب هو أنه على لوحة كمبيوتر صغيرة ومنخفضة التكلفة مشابهة لتلك المستخدمة في المشاريع الهواة، تمكن من معالجة أكثر من 6 صور في الثانية. هذه السرعة كافية لمشاهدة بث فيديو مباشر من طائرة بدون طيار ورصد عش في الوقت الفعلي. وقد بنى الباحثون نموذجًا أوليًا يعمل لواجهة البرمجيات، يوضح قدرته على تحميل الصور، وتشغيل عملية الكشف، وعرض النتائج فورًا.

تخلص الدراسة إلى أن هذا النهج الجديد يقدم حلاً عمليًا للحفاظ على سلامة خطوط الطاقة. فمن خلال إعادة تصميم كيفية رؤية الكمبيوتر للصورة ومعالجتها بعناية، أنشأ الفريق أداة تتسم بالذكاء والكفاءة في آن واحد. فهو لا يعتمد على قدرة حوسبة هائلة، مما يعني إمكانية نشره على الطائرات بدون طيار الصغيرة التي تستخدمها شركات المرافق بالفعل. وهذا يسمح بإجراء عمليات تفتيش أسرع وأكثر أمانًا وتكرارًا لشبكة الطاقة، مما يحمي كلًا من إمدادات الكهرباء والطيور التي تعيش بالقرب منها. إن هذا العمل يثبت أنه مع التعديلات الصحيحة، يمكن حتى لأجهزة الكمبيوتر البسيطة حل المشكلات البصرية المعقدة في العالم الحقيقي.