- 14,589
- 22
- 8 Ноя 2022
Ни одно дерево больше не станет помехой в отслеживании летучих засланцев.
Команда исследователей из Техасского и Теннессийского университетов в США Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся систему DroneChase на базе Raspberry Pi , которая позволяет непрерывно отслеживать траекторию полёта дронов даже при потере визуального контакта. Система использует комбинированный подход, объединяя акустические и визуальные сигналы, что позволяет ей функционировать в условиях ограниченной видимости.
DroneChase состоит из 6 микрофонов, видеокамеры и маломощного компьютера Raspberry Pi. Вся система размещается на подвижной платформе, например, на автомобиле, что позволяет непрерывно отслеживать дрон, не привязываясь к конкретной локации.
Во время обучения DroneChase использовалась визуальная модель YOLOv5 для автоматической генерации меток положения дрона на изображениях. Эти метки затем передавались акустической модели, которая обучалась определять местоположение дрона только по звуку.
В результате система DroneChase способна локализовать дрон с точностью в 61% по аудиосигналу даже при потере визуального контакта, например, когда дрон скрывается за деревьями или в тёмное время суток. Данный показатель значительно превосходит традиционные визуальные методы отслеживания.
По словам разработчиков, система отличается мобильностью и доступной стоимостью благодаря использованию Raspberry Pi. В будущем планируется расширить функционал для отслеживания нескольких дронов одновременно.
В целом, DroneChase демонстрирует серьёзный потенциал комбинированных акустических и визуальных подходов для повышения безопасности использования дронов.
Команда исследователей из Техасского и Теннессийского университетов в США Для просмотра ссылки Войди
DroneChase состоит из 6 микрофонов, видеокамеры и маломощного компьютера Raspberry Pi. Вся система размещается на подвижной платформе, например, на автомобиле, что позволяет непрерывно отслеживать дрон, не привязываясь к конкретной локации.
Во время обучения DroneChase использовалась визуальная модель YOLOv5 для автоматической генерации меток положения дрона на изображениях. Эти метки затем передавались акустической модели, которая обучалась определять местоположение дрона только по звуку.
В результате система DroneChase способна локализовать дрон с точностью в 61% по аудиосигналу даже при потере визуального контакта, например, когда дрон скрывается за деревьями или в тёмное время суток. Данный показатель значительно превосходит традиционные визуальные методы отслеживания.
По словам разработчиков, система отличается мобильностью и доступной стоимостью благодаря использованию Raspberry Pi. В будущем планируется расширить функционал для отслеживания нескольких дронов одновременно.
В целом, DroneChase демонстрирует серьёзный потенциал комбинированных акустических и визуальных подходов для повышения безопасности использования дронов.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
