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无人机结合大数据对立盗猎

来源:http://www.hanjiangtangyu.com 责任编辑:环亚ag88 更新日期:2018-06-02 19:03

  无人机结合大数据对立盗猎

无人机的运用领域正逐渐扩展,除了空中拍照与侦查以外,结合大数据(big data)还能更进一步深化动物或森林维护区对立盗猎与滥垦滥伐、侦测粮食作物成长以及寻觅迷路者等许多其他意图。

  

曩昔七年来,美国马里兰大学(University of Maryland)先进计算机研讨所客座教授Tom Snitch一向致力于研讨概率性时空模型,运用他手边可接触到的各种数据类型以及多种变量,期望能为监督用无人机定义出最佳飞翔道路,使其得以扩展至更 多的运用以及更有功率地执行任务。

  

Snitch的作业结合运用大数据(历史数据和各种卫星成像资源),从伊拉克和阿富汗战役期间就开端了,其时他测验猜测路旁边简易爆破设备(IED)的危险,然后派出监督无人机(UAV),查看在他的算法中发作的热门。

  

Snitch泄漏,“许多时分,透过差遣无人机飞抵猜测性算法指示的热门区域,咱们能够在美国军

  队卫士采纳特定举动之前几个小时看到有人在放置IED,乃至还能回播视讯追寻放置IED的人回到出产该爆破设备的炸

  弹工厂。”

  

这种智能作业其时并未大举揭露宣扬,但关于避免不合法盗猎非洲的大象与犀牛应该很有作用。Snitch指出,他的概率性时空模型通过调校后当然能够用来阻挠盗猎者挨近其方针。

  

上一年,Snitch和他的搭档们宣告了一篇论文,文中介绍一种依据反盗猎引擎(简称APE)的数据驱动型行为模型。这种算法整合了动物活动的行为形式,并根 据历史数据 (来自野生动物维护区管理员的查询成果)建模了盗猎者的行为,能为空中的无人机和地上的巡查战士供给很多的飞翔途径协同数据集,然后最有用地维护动物,并在盗猎者采纳任何举动之前加以阻挠。

  

  

“咱们在南非搜集了多年的名贵材料,并在研讨这些材料的基础上断定了数学形式,”Snitch解说,“由于一些维护区的规模十分广泛,无人机可能飞上一个月都见不到任何东西。因而,问题的关键在于设法削减掩盖的规模。”

  

因而,透过从观光旅游、曩昔的盗猎事情、圈套或动物尸身等材料的很多剖析,一起从地图上去掉动物可能很少去的区域(依据地势的理由,或在特定月份没有水坑等原因),研讨人员就能够规划出正确的动态数学模型。

  

“曩昔两年来,咱们已经在林白基金会的‘空中牧羊人方案’(Lindbergh Foundations Air Shepherd initiative)指导下对南非的一些私家维护区展开APE测试了。只需咱们在野生动物维护区操作无人机,公司公告。盗猎活动就会立刻中止,”Snitch指 出。

  

运用无人机建模搜集地舆数据

  

这种监控无人机装备一套GPS以 及两个安装在陀螺安稳云台体系的可变焦拍摄体系(别离针对可见光和红外线)。在夜里,即便间隔很远也十分简单地探测到游客或盗猎者的热特征。而在白日,无 人机能够沿着维护区鸿沟飞翔,以便辨识防护缝隙(只需数分钟的时刻,而开车巡查则得在波动的道路上行进几个小时),无人机控制人员还能够一边侦测动物一边 搜集地舆数据。

  

未来,Snitch还想运用图画处理技能主动搜集动物存在的数据。但他指出,无人机给公司简介“其应战在于如何为放置在灌木丛中的笔记本电脑装备满足强壮的运算才能。”

  

依据上述这些成果,南非国家公园(SANPark)宣告,这些UAV解决方案现在已经成为冲击在克鲁格国家公园(Kruger National Park)盗猎犀牛的有用战略之一。

  

林白基金会也启动了‘空中牧羊人’大众集资运动,旨在筹措50万美元的资金,以一年的时刻在克鲁格国家公园完结防盗猎方案建置,并在第二年进一步扩展到别的 7个非洲国家(仅在2010-2013的4年间,非洲估量就有10万头大象被猎杀)。筹募到的资金将用于购买无人机,以及训练更多的巡查人员。

  

依据这个充沛的理由,Snitch方案向有志愿进一步开发这项反盗猎战略的非洲大学免费供给APE授权,帮忙学生们搜集适宜的材料并针对其当地物种调整算法。

  

Snitch 表明,他的概率性时空模型还能够让无人机用于许多其它意图,例如抵挡不合法砍木、查询粮食作物病虫害的传达及其发作来历(依据植物高光谱特征、动物活动以及 风场类型等),乃至寻觅在国家公园中迷路者(据估量,美国国家公园中每年都有几十位的背包客迷路,因而可透过该形式供给满足的数据完成协寻功用)。

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