Автономные беспилотники спасают людей
Когда происходят стихийные бедствия - будь то стихийное бедствие, такое как наводнение или землетрясение, или вызванное человеком, такое как массовая стрельба или бомбардировка, отправлять людей, принимающих первые ответные меры, может быть чрезвычайно опасно, даже если есть люди, которые остро нуждаются в помощи.
Поиск объекта
Беспилотники полезны и помогают в восстановлении после смертоносных торнадо, но большинству требуются отдельные пилоты, которые управляют беспилотным самолетом с помощью дистанционного управления. Это ограничивает то, как быстро спасатели могут видеть весь пострадавший район, и может задерживать фактическую помощь от попадания к жертвам. Автономные беспилотники могли бы быстрее охватить большую территорию, но были бы более эффективными, если бы они были в состоянии самостоятельно помочь спасателям идентифицировать людей, нуждающихся в помощи.
Области бедствий часто завалены поваленными деревьями, разрушенными зданиями, разрушенными дорогами и другими беспорядками, которые могут затруднить обнаружение жертв, нуждающихся в спасении. Исследовательская группа разработала систему искусственной нейронной сети, которая может работать в компьютере на борту дрона. Эта система может подражать некоторым превосходным способам работы человеческого зрения. Он анализирует изображения, снятые камерой беспилотного летательного аппарата, и сообщает заметные результаты наблюдателям.
Подтверждение объектов интереса
Во-первых, система обрабатывает изображения, чтобы улучшить их четкость. Так же, как люди прищуривают глаза, чтобы отрегулировать фокусировку, наши технологии делают подробные оценки более темных областей на сцене и в вычислительном отношении осветляют изображения. Когда изображения слишком туманные или туманные, система распознает, что они слишком яркие, и уменьшает белизну изображения, чтобы лучше видеть реальную сцену. В дождливой среде человеческий мозг использует блестящую стратегию, чтобы ясно видеть. Заметив части сцены, которые не меняются - и те, которые меняются, когда падают капли дождя - люди, могут видеть достаточно хорошо, несмотря на дождь. Наша технология использует ту же стратегию, постоянно исследуя содержимое каждого местоположения в последовательности изображений, чтобы получить четкую информацию об объектах в этом месте. Также разработана технология, которая позволяет делать изображения с камеры беспилотного летательного аппарата более крупными, яркими и четкими. Расширяя размер изображения, и алгоритмы, и люди могут более четко видеть ключевые функции. Система может распознавать людей в различных положениях, например, лежа на спине или скручиваясь в положении плода, даже с разных углов обзора и в разных условиях освещения. Система исследует каждую выбранную область, чтобы получить информацию о форме, структуре и текстуре объектов там. Когда он обнаруживает набор функций, который соответствует человеку или его части, он помечает это как местоположение жертвы.