亞特蘭大 - 近年來,隨著技術(shù)變得更便宜且更易于使用,商業(yè)和娛樂無人機(jī)的使用量猛增。從基礎(chǔ)設(shè)施檢查和應(yīng)急響應(yīng)到電影制作和業(yè)余攝影,無人機(jī)的應(yīng)用范圍廣泛且不斷增長。不幸的是,無人機(jī)也可能代表威脅——無論是有意還是無意。在無人機(jī)構(gòu)成威脅的地方,例如機(jī)場、監(jiān)獄、邊境巡邏和軍事場景,空域安全變得至關(guān)重要。
幸運(yùn)的是,隨著無人機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,無人機(jī)探測(cè)能力也隨之進(jìn)步。射頻傳感器、雷達(dá)、聲學(xué)傳感器、攝像頭和其他技術(shù)通常用于此類任務(wù)。有些技術(shù)甚至提供自主功能。
無人機(jī)威脅出現(xiàn)
僅在美國,在聯(lián)邦航空管理局注冊(cè)的無人機(jī)數(shù)量就接近百萬架,其中商用無人機(jī)有 314,689 架
空中偵察兵
截至撰寫本文時(shí),已登記的休閑無人機(jī)數(shù)量為 538,172 架。曾經(jīng)被認(rèn)為是未來的概念已經(jīng)變得司空見慣。與此同時(shí),與無人機(jī)相關(guān)的安全措施和技術(shù)必須不斷發(fā)展,因?yàn)闊o人機(jī)最終會(huì)帶來無數(shù)威脅。
例如,飛得太靠近限制空域、將違禁品扔進(jìn)監(jiān)獄院子、跨境運(yùn)輸毒品、進(jìn)行禁止的監(jiān)視和偵察,甚至投擲小型炸彈或爆炸物。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全和基礎(chǔ)設(shè)施安全局的說法,識(shí)別威脅并實(shí)施滿足聯(lián)邦、州和地方監(jiān)管要求的安全實(shí)踐是成功管理與無人機(jī)相關(guān)的潛在安全事件的關(guān)鍵步驟。
降低風(fēng)險(xiǎn)的方法有多種,首先是研究和實(shí)施經(jīng)法律批準(zhǔn)的反無人機(jī)技術(shù),然后了解設(shè)施或區(qū)域周圍的空域。Walaris 的 AirScout Sentry 等自主檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)合了工業(yè)相機(jī)、強(qiáng)大的邊緣處理以及專有的計(jì)算機(jī)視覺和人工智能算法 (AI),可在關(guān)鍵應(yīng)用中提供光學(xué)檢測(cè)功能。
自主威脅檢測(cè)
根據(jù)應(yīng)用要求,與硬件無關(guān)的 AirScout 可以部署來自安訊士或博世的經(jīng)濟(jì)高效的攝像機(jī),或使用其他現(xiàn)成的多光譜或紅外成像攝像機(jī)進(jìn)行更遠(yuǎn)距離的部署。Walaris 的 AirScout Sentry 提供了完整的檢測(cè)-跟蹤-識(shí)別解決方案,而希望使用雷達(dá)等其他檢測(cè)方式的公司可以利用 AirScout verify,這是一種旋轉(zhuǎn)提示跟蹤和識(shí)別軟件解決方案。
該系統(tǒng)的每個(gè) AirScout Sentry 部署都涉及多個(gè)連續(xù)監(jiān)控感興趣區(qū)域的檢測(cè)攝像頭。這些視頻流的檢測(cè)結(jié)果被傳遞到驗(yàn)證攝像機(jī),該攝像機(jī)確認(rèn)威脅并向操作員發(fā)出警報(bào)或拒絕誤報(bào)檢測(cè)。如果 AirScout Sentry 軟件檢測(cè)到鳥類或無人機(jī)等相關(guān)數(shù)據(jù),它就會(huì)捕獲該物體的坐標(biāo)。云臺(tái)變焦算法觸發(fā)相機(jī)放大坐標(biāo)以進(jìn)一步研究物體,而人工智能和范圍到焦點(diǎn)控制算法使系統(tǒng)能夠找到目標(biāo),保持清晰的圖像,并進(jìn)行分類、識(shí)別和識(shí)別。跟蹤它。
一旦系統(tǒng)將物體分類為無??人機(jī),它就會(huì)向系統(tǒng)操作員發(fā)出警報(bào),并提供帶有分類確定的全動(dòng)態(tài)視頻。
然后操作員可以決定如何處理這種情況。不同的運(yùn)營商將根據(jù)其服務(wù)的市場以不同的方式處理信息。在軍事或聯(lián)邦政府行動(dòng)中,這通常意味著與目標(biāo)交戰(zhàn)并減輕目標(biāo)的影響。在機(jī)場,這可能意味著關(guān)閉跑道,而監(jiān)獄申請(qǐng)可能涉及保護(hù)院子并將囚犯帶入室內(nèi)。
干凈的數(shù)據(jù)采集管道
以高度置信度對(duì)無人機(jī)進(jìn)行分類面臨著一些挑戰(zhàn)。亞特蘭大 Walaris 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱爾·梅洛尼 (Kyle Meloney) 表示,這些都是快速移動(dòng)且距離較遠(yuǎn)的小物體,感興趣的區(qū)域可能會(huì)出現(xiàn)混亂,無人機(jī)可能會(huì)飛過復(fù)雜的背景。
“使用超越最先進(jìn)的人工智能算法,系統(tǒng)可以在有限的光學(xué)信息下近乎實(shí)時(shí)地進(jìn)行光學(xué)分類,但要達(dá)到這一點(diǎn)需要在數(shù)據(jù)方面進(jìn)行大量準(zhǔn)備,”他說。
AirScout 的人工智能算法不斷在不斷增長的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。Walaris 的數(shù)據(jù)采集管道涉及獲取圖像和清理數(shù)據(jù),以確保所有圖像都得到正確標(biāo)記,以便訓(xùn)練過程使用高質(zhì)量圖像來更好地訓(xùn)練模型。
“我們的培訓(xùn)過程是永久性的,”梅洛尼說。“我們不斷向數(shù)據(jù)集中添加干凈的標(biāo)記圖像,并隨著時(shí)間的推移改進(jìn)算法,因此系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移會(huì)更加有效地工作。”
強(qiáng)大的邊緣處理,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的人工智能
整個(gè) AirScout 系統(tǒng)的核心是軟件,該軟件具有專有的檢測(cè)、分類和 PTZ 算法等。早期的光學(xué)檢測(cè)方法涉及尋找圖像中的運(yùn)動(dòng)和/或?qū)Ρ榷?。梅洛尼表示,這種技術(shù)在簡單場景中效果很好,但當(dāng)場景變得更加復(fù)雜時(shí),就會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜情況。
他說:“如果無人機(jī)飛過多云的天空,并且場景中存在鳥類,那么就會(huì)存在大量運(yùn)動(dòng)和不同程度的對(duì)比度,因此很難識(shí)別出無人機(jī)。” “通過近乎實(shí)時(shí)地處理整個(gè)圖像并標(biāo)記每個(gè)對(duì)象以確定其相關(guān)性,我們可以減少誤報(bào)并自動(dòng)化檢測(cè)-跟蹤-識(shí)別響應(yīng)鏈。”
運(yùn)行復(fù)雜的人工智能算法需要強(qiáng)大的處理能力,因此 Walaris 從 CoastIPC 采購了一臺(tái)定制配置的工業(yè) PC,配備 NVIDIA 圖形處理單元 (GPU) 來運(yùn)行 AirScout 軟件。
“關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序需要可靠、強(qiáng)大的 PC,”Meloney 說。“CoastIPC 提供的每臺(tái) PC 均按時(shí)交付,并且完全符合我們指定的交付和執(zhí)行每項(xiàng)任務(wù)而不會(huì)出現(xiàn)故障的要求。”
天空中的眼睛
市場提供了多種無人機(jī)檢測(cè)方法,但沒有一種方法一定是最好的解決方案。然而,對(duì)于那些希望采取不干涉和全面方法的人來說,利用攝像頭和人工智能軟件的系統(tǒng)可以提供用于在動(dòng)態(tài)環(huán)境中檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別無人機(jī)的全棧解決方案。
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