BuildingTECH

search


Транспорт

Использование алгоритма оптического секционирования на автономном дроне, улучшит поиск и спасение людей в лесах

Использование алгоритма оптического секционирования на автономном дроне, улучшит поиск и спасение людей в лесах

Команда исследователей, работающая в Университете Иоганна Кеплера, разработала автономный дрон с новым типом технологий для улучшения поисково-спасательных работ. 

Найти людей, заблудившихся в лесу, сложно из-за древесного покрова. Людям в самолетах и ​​вертолетах трудно видеть землю из за деревьев, где люди могут идти или лежать. Та же проблема существует и для тепловых приложений - тепловые датчики не могут адекватно регистрировать показания из за густоты деревьев. 

Были предприняты попытки добавить дроны к поисково- спасательным операциям , но они страдают теми же проблемами, потому что они дистанционно управляются пилотами, использующими их для поиска. Но исследователи добавили новую технологию, которая помогает видеть сквозь кроны деревьев и выделять людей, которые могут находиться под ними.

Новая технология основана на том, что исследователи называют бортовым алгоритмом оптического сечения, - он использует мощность компьютера для расфокусировки закрывающих объектов, таких как вершины деревьев. 

В новом устройстве используется тепловидение, чтобы выделить тепло, исходящее от теплого тела. Затем приложение машинного обучения определяет, исходят ли тепловые сигналы от людей, животных или других источников. 

Новое оборудование было прикреплено к автономному дрону. Компьютер в дроне использует как определение местоположения, чтобы определить, где искать, так и сигналы от AOS и термодатчиков. Если возможно совпадение, дрон автоматически приближается к цели, чтобы лучше рассмотреть. Если его сенсоры показывают совпадение, он сигнализирует поисковой группе, сообщая им координаты. 

Проверяя свои оборудованные дроны в ходе 17 полевых экспериментов, исследователям удалось обнаружить 38 из 42 человек, спрятанных под кронами деревьев.

Источник:



Читать больше: