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人工智能驱动技术帮助无人机识别化学威胁

康士伯地理空间公司和SFL科学公司将演示如何将人工智能(AI)用于开发用于复杂任务的自主无人系统,包括CBRNE威胁识别万博mantex手机官网 通过菲比格林特/ 2021年11月2日
人工智能驱动技术帮助无人机识别化学威胁

康斯贝格地理空间SFL科学公司将展示一种人工智能(AI)驱动的系统,允许配备传感器的自主无人机(uav)探测和识别一系列来自空中的化学、生物、辐射、核和爆炸(CBRNE)威胁。

两家公司将在国际无人驾驶汽车系统协会(AUVSI)主办的在线研讨会上展示该系统现场试验期间拍摄的视频。

该演示将概述该系统的工作原理,以及该系统在最近一系列对照试验中检测化学羽流的视频剪辑。在线研讨会将于美国东部时间2021年11月10日星期三下午3:00由AUVSI主办。注册这里>

这两家公司将演示一架携带传感器包的中型商用无人机如何自主识别化学威胁,识别并最终实时显示不可见的危险羽状物。

该实现将来自视觉、热、多通道化学传感器(FLIR MUVE C360)的数据与使用专用AI处理器(NVIDIA Jetson)的环境和位置数据融合在一起。该系统利用SFL定制的前沿生成对抗网络(GANs)和图形深度学习模型来自主识别威胁。

该系统还包括用于路由规划的子系统,以访问和解决系统检测到的任何威胁。

由此产生的传感器图像,包括来自人工智能系统的威胁识别和路线建议,将在康士伯地理空间公司的IRIS UxS地面控制站(GCS)系统的集成图像中显示。IRIS是一种空域态势感知系统,旨在为无人机操作员提供必要的态势感知能力,以安全操作一架或多架超视距无人机(BVLOS)。

这两家公司希望展示如何发展人工智能和机器学习系统,让无人机以越来越自主的方式执行复杂的关键任务。

“化学和视觉威胁的快速识别在各种民用和联邦任务中至关重要,”SFL Scientific首席执行官Michael Segala博士说。下一代设备将集成自主识别、定位能力,并有助于在检测威胁、异常活动和其他关键指标时做出优先决策,以支持在潜在危险情况下作为第一响应者的个人的安全和有效性。”

Segala博士将介绍SFL科学公司的这项开创性工作如何利用新一代人工智能技术来帮助实时解释原始传感器数据。

康斯伯格地理空间公司无人系统主管Rex Hay万博mantex手机官网es将提供信息,说明该公司的IRIS系统将如何用于集成传感器数据,以及由此产生的数据的AI解释(包括路线规划),以帮助减少无人机操作员的认知负荷。

“IRIS帮助无人机操作员保持空气环境的通用操作图像,同时减少解释单独和多个传感器数据的认知负荷。利用人工智能来提高系统的自主性,使运营商能够专注于他们的任务,并提高整体效率。”

欲了解更多信息,请联系Kongsberg Geospatial: 访问的网站 发送消息 查看供应商简介
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