• 제목/요약/키워드: Smart-UAV

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Indoor Environment Drone Detection through DBSCAN and Deep Learning

  • Ha Tran Thi;Hien Pham The;Yun-Seok Mun;Ic-Pyo Hong
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.439-449
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    • 2023
  • In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.

Design of Robust Detector with Noise Variance Estimation Censoring Input Signals over AWGN

  • Lee, Hyeon-Cheol;Halverson, Don R.
    • ETRI Journal
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    • 제29권1호
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    • pp.110-112
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    • 2007
  • As an alternative to the classic linear detector which only assumes noise variance, a new robust detector with noise variance estimation censoring input signals over AWGN is proposed. The results demonstrate that analytic detection probability matches the simulation results for the linear detector and that the new robust detector shows better performance than the linear detector when the number of samples increases.

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Obstacle Awareness and Collision Avoidance Radar Sensor System for Smart UAV

  • Kwag, Young K.;Hwang, Kwang Y.;Kang, Jung W.
    • International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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    • 제6권2호
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    • pp.97-109
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    • 2005
  • In this paper, the critical requirement for obstacle awareness and avoidance is assessed with the compliance of the equivalent level of safety regulation, and then the collision avoidance sensor system is presented with the key design parameters for the requirement of the smart unmanned aerial vehicle in low-altitude flight. Based on the assessment of various sensors, small-sized radar sensor is selected for the suitable candidate due to the real-time range and range-rate acquisition capability of the stationary and moving aircraft even under all-weather environments. Through the performance analysis for the system requirement, the conceptual design result of radar sensor model is proposed with the range detection probability and collision avoidance mode is established based on the time-to-collision, which is analyzed by collision scenario.

무인항공기 기반 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입 설계 (Prototype Design for unmanned aerial vehicle-based BigData Processing)

  • 김사웅
    • 스마트미디어저널
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    • 제5권2호
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    • pp.51-58
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    • 2016
  • 최근 국내는 물론 전 세계적으로 새로운 관심을 끌고 있는 기술은 무인 항공기이며, 과학, 군사, 마케팅, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야를 가리지 않고 발휘하는 다재다능함이 드론 열풍의 원동력이다. 또한 활용 범위가 광범위한 만큼 향후 산업화된다면 그 잠재력 또한 무궁무진할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 무인항공기 기반의 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입을 설계 및 제안 하였다.

Vision Transformer를 이용한 UAV 영상의 벼 도복 영역 진단 (Diagnosis of the Rice Lodging for the UAV Image using Vision Transformer)

  • 명현정;김서정;최강인;김동훈;이광형;안형근;정성환;김병준
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권9호
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    • pp.28-37
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    • 2023
  • 쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다.

방제드론 전용노즐의 유효살포폭 내 액적분포 및 수치해석 시뮬레이션 (Simulation of The Effective Distribution of Droplets and Numerical Analysis of The Control Drone-Only Nozzle)

  • 임진택;유성구
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.531-536
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    • 2024
  • 최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.