Deep Learning-basierte Strategien für die Erkennung und Verfolgung von Drohnen mit mehreren Kameras ist ein Beitrag von Eren Unlu, Emmanuel Zenou, Nicolas Rivere und Paul-Edouard Dupouy)

Im Bereich der Drohnenerkennung hat sich die Computervision als robuste Lösung im Vergleich zu Alternativen wie RADAR, Akustik und RF-Signal Analyse. Unter den auf Computer Vision basierenden Methoden haben Deep Learning-Algorithmen aufgrund ihrer Effektivität an Popularität gewonnen. In diesem Beitrag wird ein autonomes System zur Erkennung und Verfolgung von Drohnen vorgestellt, das eine statische Weitwinkelkamera und eine auf einem rotierenden Turm montierte Unterwinkelkamera verwendet.

Datum der Veröffentlichung: 2019

Auf Deep Learning basierende Strategien für die Erkennung und Verfolgung von Drohnen mit mehreren Kameras umfassen die folgenden Hauptabschnitte:

  • Einführung
  • Erkennung und Verfolgung von Drohnen
  • Hauptarchitektur des Systems
  • Erkennung auf mehreren überlagerten Bildern mit einer einzigen Architektur
  • Experimentelle Ergebnisse
  • Schlussfolgerung

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Post Image - Abb. 5 - Vorgeschlagene montierte Mehrfachbilderkennung. Das von der gezoomten Kamera stammende Bild wird neu skaliert und der Hauptbildebene überlagert. Die Position dieser Überlagerung wird anhand des Vorhandenseins von Spuren bestimmt. Wir versuchen, die Überlagerung des neuen Bildes so weit wie möglich von vorhandenen Spuren zu erzwingen, damit das System die Verfolgung fortsetzen kann. (Bildnachweis: Deep Learning-basierte Strategien für die
Erkennung und Verfolgung von Drohnen mit mehreren Kameras Autoren)

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