人工智能驱动技术+传感器，使用无人机识别和显示化学威胁
2021-11-06 10:47:25   来源：麦姆斯咨询   评论：0   点击：

据麦姆斯咨询报道，加拿大Kongsberg Geospatial公司与总部位于美国波士顿的数据科学咨询公司SFL Scientific联合宣布，他们将推出一款人工智能驱动（AI-driven）的系统，使配备传感器的自主无人机（UAV）能够识别和显示空气中一系列化学、生物、放射性、核或爆炸武器（CBRNE）。

该两家公司将在即将举行的由国际无人驾驶车辆系统协会（Association for Unmanned Vehicle Systems International，简称：AUVSI）主办的线上研讨会上，展示该系统在现场试验期间捕获的视频。

Kongsberg Geospatial及其合作伙伴SFL Scientific将演示一架配备传感器包的中型商用无人机自动识别化学威胁的过程，辨别并最终实时显示不可视的有害物质羽流。

该成果融合了来自视觉、热、多通道化学传感器（FLIR MUVE C360）的数据，以及使用专用人工智能（AI）处理器（NVIDIA Jetson）的环境和位置数据。该系统利用SFL Scientific定制的前沿生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）和图形深度学习（Graph Deep Learning）模型来自主识别威胁。

该系统还包括用于路线规划的子系统，以访问和解决检测到的任何威胁。

由此产生的包括来自人工智能系统的威胁识别和路线建议的传感器图像，将显示在Kongsberg Geospatial的IRIS UxS地面控制站（GCS）系统内的集成图像中。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，从而实现超视距（BVLOS）安全操作一架或多架无人机。

该两家公司希望展示人工智能和机器学习（ML）系统发展进程，使无人机以越来越自主的方式执行复杂的关键性任务。

“快速识别化学和视觉威胁在各种民用和联邦任务中至关重要。”SFL Scientific首席执行官Michael Segala博士解释说，“下一代设备将集成自主识别、定位和帮助优先检测确定威胁、异常活动和其它关键指标的能力，在有潜在危险情况下，以保证第一个响应的工作人员的个人安全性和有效性。”

Michael Segala博士将描述SFL Scientific的这项开创性工作如何利用下一代人工智能技术来帮助实时解读原始传感器数据。

Kongsberg Geospatial无人驾驶系统总监Rex Hayes将提供有关如何使用该公司的IRIS系统集成传感器数据，以及由此产生的对这些数据（包括路线规划）的人工智能的解读信息，并生成一张全面的图像，以帮助减少无人机系统（UAS）操作员的认知负荷。

“IRIS系统帮助无人机系统操作员维护空中环境的通用操作图（COP），同时降低解读单独和多个传感器数据的认知负担。利用人工智能来提高系统的自主性，使操作员能够专注于他们的任务，并提高整体效率。”Rex Hayes先生说。

此次演示将介绍该系统的工作原理，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。

线上研讨会将于美国东部时间2021年11月10日星期三下午3点由国际无人驾驶车辆系统协会主办。

关于Kongsberg Geospatial

Kongsberg Geospatial位于加拿大渥太华，其为空中交通管制和IRIS UxS以及态势感知创建精确的实时软件。该公司的产品主要分布于空中交通管制、指挥与控制和防空解决方案。近三十年来，Kongsberg Geospatial提供在极端条件下性能可靠的产品，已成为性命攸关的关键任务应用领域的领先地理空间技术供应商。Kongsberg Geospatial是Kongsberg Defense Systems的子公司。

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《新兴图像传感器技术、应用及市场-2021版》