Combiner l'imagerie du spectre visible et infrarouge à l'aide de l'apprentissage automatique pour la détection des petits systèmes aériens sans pilote est un document de recherche rédigé par Vinicius G. Goecks, Grayson Woods et John Valasek de l'Institut de recherche sur la santé publique (IRPS). Texas A&M.

La demande de technologies et de solutions pour contrer les petits systèmes aériens sans pilote (sUAS) disponibles dans le commerce est en hausse. Les progrès réalisés dans le domaine de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux profonds pour la détection d'objets, combinés à la réduction des coûts et des besoins en énergie des caméras, ont ouvert la voie à des solutions prometteuses basées sur la vision pour la détection des sUAS. Toutefois, le fait de s'appuyer uniquement sur le spectre visible a posé des problèmes de fiabilité dans les scénarios à faible contraste, comme lorsque les sUAS volent sous la limite des arbres ou contre des sources de lumière vive. Une autre solution consiste à utiliser des capteurs infrarouges à ondes longues (LWIR), qui capturent les signatures thermiques relativement élevées émises par les sUAS pendant le vol, afin de générer des images qui distinguent efficacement le sUAS de son arrière-plan.

Néanmoins, comparés aux capteurs à spectre visible facilement accessibles, les capteurs LWIR présentent une résolution plus faible et peuvent générer davantage de faux positifs lorsqu'ils sont soumis à des sources de chaleur telles que les oiseaux. Cette recherche propose une solution en combinant les forces des capteurs LWIR et du spectre visible grâce à l'apprentissage automatique pour la détection visuelle des oiseaux. petits systèmes aériens sans pilote (sUAS). En tirant parti du contraste accru de l'arrière-plan fourni par le capteur LWIR et en le synchronisant avec la résolution relativement améliorée du capteur à spectre visible, un système de surveillance de l'environnement peut être mis en place. Un modèle d'apprentissage profond a été formé pour détecter les sUAS, même dans des environnements difficiles.

Date de publication- Avril 2020

Combiner l'imagerie du spectre visible et infrarouge à l'aide de l'apprentissage automatique pour la détection des petits systèmes aériens sans pilote contient les sections principales suivantes :

  • Introduction
  • Travaux connexes
  • Méthodes
  • Résultats et discussion
  • Conclusion
  • Limites et travaux futurs

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