Автономний безпілотник-мисливець, що працює завдяки глибокому навчанню та вбудованим обчисленням в умовах відсутності GPS, - це доповідь
У цій статті представлено платформу для БПЛА, призначену для автономного виявлення, переслідування та нейтралізації інших малих БПЛА в умовах відсутності GPS. Платформа використовує попередньо навчену модель машинного навчання для виявлення, відстеження та переслідування цільового безпілотника в радіусі дії своїх датчиків. Для навчання алгоритму виявлення Tiny YOLO зібрано та згенеровано повний набір даних з 58 647 зображень. Перевірка цього алгоритму в поєднанні з простим візуально-сервісним підходом виконується на фізичній платформі. Результати демонструють здатність платформи ефективно відстежувати і супроводжувати ціль безпілотник з розрахунковою швидкістю 1,5 м/с. Однак продуктивність обмежується точністю алгоритму виявлення 77% у захаращеному середовищі, частотою кадрів вісім кадрів на секунду та обмеженим полем зору камери.
Дата публікації- Листопад 2019
Автономний безпілотник hunter, що працює на основі глибокого навчання та вбудованих обчислень в умовах відсутності GPS, містить такі основні розділи:
- Вступ
- Пов'язані роботи
- Внески
- Структура Paer
- Матеріали та методи
- Результати
- Обговорення
- Висновок
Дослідження з відкритим доступом
C-UAS Hub не є власником цього контенту і надає посилання для користувачів на дно сторінки, щоб отримати доступ до неї в її початковому розташуванні. Це дозволяє автору(ам) відстежувати важливі показники статті, пов'язані з їхньою роботою. Усі авторські права належать їх законному власнику.
Автори-
Дивіться також -
Рішення для полювання та захоплення за допомогою БПЛА Iron Drone Raider C-UAS буде модернізовано
Hanwha Systems випробовує безпілотник-мисливець
Зображення: Прототип безпілотника Hunter (Авторське зображення: Автори)
