تكنيك‌هاي پيشرفته جهت رديابي چشمه هاي راديواكتيو خارج از كنترل: چشم انداز بينايي ماشين مبتني بر روش KLT

Advanced techniques for tracking radioactive sources out of control: a machine vision perspective based on the KLT method

اين مطالعه تكنيك‌هاي پيشرفته‌اي را براي نظارت بر منابع راديواكتيو متحرك از ديدگاه بينايي ماشين از نقطه نظر تئوري و مدلسازي ارائه مي‌كند. روش‌هاي پيشنهادي با بهره‌گيري از فناوري‌هاي پيشرفته، قابليت‌هاي پيشرفته‌تري براي رديابي و كاوش منابع راديواكتيو در محيط‌هاي پويا ارائه مي‌دهند. اين تحقيق با ادغام الگوريتم‌هاي بينايي ماشين با تكنيك‌هاي پيشرفته پردازش تصوير، چارچوبي موثر براي نظارت و تشخيص در زمان واقعي ارائه مي‌كند. ادغام سيستم‌هاي بينايي ماشين، مكان‌يابي و شناسايي دقيق منابع راديواكتيو را ممكن مي‌سازد، در نتيجه اقدامات ايمني و ايمني كلي را بهبود مي‌بخشد. از طريق تجزيه و تحليل دقيق تكنيك‌هاي پيشنهادي، اين مطالعه تأثير بالقوه استفاده از بينايي ماشين را در نظارت بر چشمه هاي متحرك راديواكتيو در سناريوهاي پرتوي برجسته مي‌كند و بر اهميت آن در افزايش روش‌هاي تشخيص تشعشع تأكيد مي‌كند. معادلات روش رديابي از روش KLT پيروي مي‌كند. سامانه مدل شده به طور هم‌زمان تصاوير حركتي را دريافت و پردازش كرده و مسير حركت اجسام را تشخيص مي‌دهد و به طور هم‌زمان دادهاي پرتوي در آشكارساز ثبت مي‌گردد. در نهايت با تلفيقي داده‌هاي مكاني و داده‌هاي پرتوي با دقت خوبي چشمه‌هاي راديواكتيو خارج از كنترل در ميان ساير اشياي متحرك كشف گرديد. ادغام اين الگوريتم‌ها در سامانه‌هاي تشخيص تشعشع موجود اين پتانسيل را دارد كه اقدامات ايمني را به ميزان قابل‌توجهي افزايش دهد و خطرات مرتبط با حوادث پرتوي را كاهش دهد.

This study introduces sophisticated methods for tracking and analyzing mobile radioactive sources using machine vision. By integrating advanced image processing techniques with machine vision algorithms, we establish an effective framework for real-time monitoring and diagnosis. The resulting system accurately locates and identifies radioactive sources, thereby enhancing safety and security measures. Our approach employs the KLT method for tracking. The modeled system simultaneously processes moving images and records gamma ray data in the detector. By combining spatial and radiation data, we successfully detect out-of-control radioactive sources among other moving objects. Integrating these algorithms into existing radiation detection systems holds significant potential for increasing safety and reducing risks associated with radiation accidents.