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Los vehículos no tripulados (UVs) juegan un papel clave en escenarios de vigilancia autónoma. Una tarea principal que necesitan estos UVs para llevar a cabo misiones de patrullaje autónomas es detectar los objetivos y encontrar sus ubicaciones en tiempo real. En este documento, se presenta un nuevo sistema de detección y localización de objetivos basado en visión para aprovechar las diferentes capacidades de los UVs como un equipo cooperativo. El escenario considerado en este trabajo es un equipo de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) y múltiples vehículos terrestres no tripulados (UGVs) rastreando y controlando multitudes en un área fronteriza. Se aplica un algoritmo de detección de movimiento personalizado para seguir a la multitud desde la cámara en movimiento montada en el UAV. Debido a la menor resolución y al rango de detección más amplio de los UAVs, se utilizan UGVs con mayor resolución y fidelidad como detectores humanos individuales, así como puntos de referencia móviles para localizar las multitudes detectadas con patrones de movimiento independiente desconocidos en cada momento. El algoritmo de localización de UAV propuesto en este documento convierte, entonces, las ubicaciones de imagen de las multitudes en sus posiciones en el mundo real, utilizando transformación de perspectiva. También se presenta un método de localización de regla empírica mediante un UGV, que estima las ubicaciones geográficas de los individuos detectados. Además, se desarrolla un modelo de simulación basado en agentes para la verificación del sistema, con diferentes parámetros, como la altitud de vuelo, el número de puntos de referencia y el método de asignación de puntos de referencia. La medida de rendimiento considerada en este trabajo es la distancia euclidiana promedio entre las ubicaciones estimadas y los waypoints geográficos simulados de la multitud. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del marco propuesto para la vigilancia autónoma por parte de los UVs.
Minaeian et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.
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