Wenn sich Menschen im Wald verirren, ist Zeit von entscheidender Bedeutung, um sie zu retten. Je länger sie dort bleiben, desto gefährlicher werden die Dinge. Aber haben wir die Werkzeuge, um solche Such- und Rettungsaktionen effizient und schnell zu organisieren?
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Wir können bald. Heute werden die meisten Waldsuch- und Rettungsaktionen mit Hubschraubern durchgeführt. Das Personal dieser Hubschrauber fliegt über die Gebiete, in denen sich die verlorenen Menschen höchstwahrscheinlich befinden, und sucht nach ihnen. Um sie bei ihren Bemühungen zu unterstützen. Wärmebildkameras werden verwendet.
Diese Kameras sollen Unterschiede in der Körpertemperatur hervorheben, damit Rettungskräfte zwischen Menschen und ihrer Umgebung unterscheiden können. Die Geräte werden jedoch manchmal verwirrt, insbesondere wenn es heiß ist und die Bäume und das umgebende Laub ebenfalls erhöhte Temperaturen haben.
Forscher berücksichtigten diese Fakten und beschlossen, Ingenieur zu werden Drohnen das wäre besonders geschickt darin, Menschen von allem, was sie umgibt, zu erkennen. Sie haben dies erreicht, indem sie a Deep-Learning-Anwendung zur Verbesserung der von Drohnen gesammelten Bilder.
Eine beeindruckende Präzision
"In Zukunft wird die Rettung verlorener, kranker oder verletzter Personen zunehmend von autonomen Drohnen durchgeführt. Die Entdeckung von Menschen in dicht bewaldetem Gelände ist jedoch aufgrund der Okklusion eine Herausforderung, und es sind robuste Erkennungsmechanismen erforderlich. Wir zeigen, dass die automatische Erkennung von Personen erforderlich istunter Okklusionsbedingungen kann deutlich verbessert werden, indem multiperspektivische Bilder vor der Klassifizierung kombiniert werden ", schrieben die Forscher in ihrem Studie veröffentlicht in Nature Machine Intelligence .
"Hier verwenden wir die Bildintegration durch Airborne Optical Sectioning AOS - eine Bildgebungstechnik mit synthetischer Apertur, bei der eine Kamera verwendet wird. Drohnen um unstrukturierte thermische Lichtfelder zu erfassen - um dies mit einer Präzision und einem Rückruf von 96% bzw. 93% zu erreichen. "Dies ist ein beeindruckender Meilenstein im Vergleich zu den 25%, die mit herkömmlicher Wärmebildgebung erreicht werden.
Das Beste ist, das Forscherteam sagt, dass das Gerät einsatzbereit ist. Wir wetten, dass viele Organisationen in der Schlange stehen werden, um dies in die Hände zu bekommen. neue Technologie!