Нейросеть научилась вычислять операторов беспилотников

В современном мире уже существуют системы обнаружения, способные определить приблизительное местоположение пилота дрона, используя множество широко разнесенных датчиков для триангуляции исходной точки сигналов радиоуправления. Но ряд обстоятельств существенно ограничивает данную технологию. Во‑первых, эти датчики уже должны быть установлены в закрытой зоне. Во‑вторых, они могут быть не в состоянии принять радиосигнал, если ему мешают другие беспроводные сигналы (например, сигналы от Wi-Fi или Bluetooth), присутствующие в этой области.

В поисках лучшей альтернативы исследователи из израильского университета имени Бен-Гуриона в Негеве разработали систему, в которой камеры оптически отслеживают траекторию полета беспилотника в трехмерном пространстве. Это видео анализируется с использованием алгоритмов глубокой нейронной сети, которая заранее обучена на тренировочных роликах, в которых местонахождение оператора известно заранее.

Поскольку пилоты обычно держат свои беспилотники в пределах прямой видимости (или в пределах радиуса действия сигнала), система проводит анализ схем полета. Например, учитывается изменение вертикального и горизонтального расположения дрона, наряду с его тенденцией двигаться по траектории, дугообразной вокруг центральной точки. Отследив этот паттерн, система слежения с большой долей вероятности может определить и местонахождение пилота.

Во время испытаний на компьютерной симуляции система смогла определить местонахождение оператора беспилотника с точностью до 78%. Эта цифра будет возрастать по мере дальнейшего развития технологии, но самым главным этапом станет ее тестирование на настоящих дронах в реальном мире.

Источник

31.03	37-й IT talk »
17.11	MBLTdev #2 »
16.11	GeekWeek-2015 »