摘要:机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法,可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层,并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统,其中包含一个未螺旋的航空车辆(UAV)平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查,该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里,我们介绍了完整系统的技术实施,再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外,我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解,并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联,范围从5到200 cm,并揭示了高度的一致性,从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具,可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估,其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
世界级技术中心的新基地:格勒诺布尔继世界领先的航空中心图卢兹和海洋和潜艇活动所在地马赛之后,Delair 通过在法国历史悠久的微电子中心格勒诺布尔开设第三个基地,确立了其本地地位。位于世界一流的微纳米技术创新生态系统的核心。“我们发展的这种工业和地域愿景将使我们能够逐步打造欧洲机器人领域的领导者,以每个地区特有的技术、学术和工业专长为基础,这些专长对于我们的复杂系统必不可少。这将使我们能够以雄心勃勃的雄心应对全球竞争,”Bastien MANCINI 总结道。
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>我们的品牌:无人机行业无人机的重要来源是所有试图遵循未经拖欠技术的商业使用的最新发展的信息的理想来源。无人机行业的杂志向所有基本利益相关者提供了信息,并针对专业处理未蛋白质系统的商业用途的每个人。该品牌表明,即使对于中小型企业,现代无人机技术也是有形的可能性和机会。该杂志提供了有关欧洲趋势,技术和当前发展的宝贵信息。因此,无人机是该行业必不可少的知识来源。
近几十年来,对粮食生产和消费的需求不断提高,使当代农业部门比以前更加重要。无人机是学者,农艺学家,农业工程师和农民的快速发展和有效的方式,可以精确计划和监督当前和未来的发展,同时在可持续的农业管理平台中简化农业运营。一个繁忙的科学领域,未来方向的可能性很高是智能农业,它使用强大的数据分析来获得有关农作物和田地的洞察力知识。使农业专家能够专注于现在可用的资源和方法来增强农业业务,但精密农业在提高可持续性标准方面起着至关重要的作用。无人驾驶汽车也称为无人机,它整合了先进的数据模型,人工智能,通信和信息技术,以及高度技术创新,例如定位系统,遥控传感器系统以及土壤和作物检测软件以及可变速率技术,是精确农业的最新用途之一。因此,可以使用无人机进行一系列园艺农业运营,包括作物和托儿所的监视,早期的害虫和疾病鉴定和补救,并绘制该领域的作物发展评估。
收敛不仅仅是其部分的总和。这是一个新的边界,这些技术可以增强和扩大彼此的功能。配备AI的无人机可以自主浏览复杂的环境,而由AI提供动力的机器人可以执行以前难以想象的敏捷性和精度的任务。当这些系统共同起作用时,它们可以取得曾经是科幻小说的结果。例如,在农业中,无人机可以调查广泛的领域,收集AI处理以优化种植,浇水和收获的数据。机器人执行任务,例如采摘水果或以无与伦比的效率除草。在医疗保健中,无人机可以向偏远地区提供医疗用品,机器人可以帮助手术,AI可以分析患者数据以提供个性化的治疗计划。
在城市安全中配备人工智能(AI)的无人机部署代表了预防犯罪和公共安全措施的重大进步。本文分析了这些技术在监视高风险区域的有效性,突出了它们通过高级监视技术来收集实时数据并确定潜在威胁的能力。无人机增强了执法机构的情境意识,促进了针对犯罪的积极措施并改善了应急时间。但是,AI驱动的无人机的实施也引起了人们对隐私和公民自由的关键关注,因为持续的监视可能导致对个人和社区的未经授权监测。此外,必须解决围绕使用自主监视系统的道德考虑,包括对数据使用的责任,AI算法中的潜在偏见以及监视对社会信任的含义。本文评估了现有的监管框架,并呼吁制定综合政策,以平衡公共安全与个人权利。由于城市越来越多地用于安全目的,因此对于培养公共话语和建立道德准则以确保透明度,问责制和对隐私权的尊重至关重要。通过应对这些挑战,城市安全计划可以利用无人机和AI的好处,同时减轻与侵入性监视实践相关的风险。
摘要:本报告源自欧盟委员会的结构改革支持计划资助的一个名为“沿东大西洋飞行的候鸟监测的创新”项目。传统的监测育种和分期水鸟的方法面临着挑战,例如与使用人类观察者相关的计数精确性的干扰风险和不确定性,这促使人们开发了基于无人机的远程远程方法来计数和绘制水鸟。本报告从尝试使用无人机在年周期中不同点监视一系列水鸟的尝试进行了汇编。现在很明显,在监测菌落中的物种繁殖时,无人机非常有用,例如spoonbills,海鸥和燕鸥。正在进行的研究仍在探索基于无人机的繁殖水鸟类和非殖民地物种的基于无人机的监测。通过无人机监测繁殖季节以外的水鸟,由于它们在景观中的分布更广泛。一些潮间带的饲料也对接近无人机高度敏感,尤其是在高潮时栖息时。在低潮时监测鸟类觅食的鸟类和泥浆上的经验有限。需要进一步的研究来确定无人机在繁殖季节和外部和外部监测水鸟的质量的确切情况。
本课程是关于设计和构建多趋势和固定周UAS的四道菜系列中的第一场。它为新的工程辅修工程奠定了基础,并教授了开发未经自主系统的关键技能。了解更多信息:catalog.odu.edu/courses/engn/