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利用机载无人机进行野外路况检测及应急救援识别
摘要：无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的人类，本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路和检测路况的技术，为人类提供最优的路线规划。此外，根据无人机的飞行高度，人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互，以识别紧急情况和潜在危险，以便进行紧急救援或重新规划路线。本研究的目的是检测路况并识别紧急情况，以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数（NDVI），无人机可以有效区分裸土路和碎石路，从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分，我们基于媒体管道手势标志，结合机器学习方法，构建了四种基本手势的数据集，用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了数据集，最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中，上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和航线规划任务。
优化微电网设计以提高野外火灾抵御力，帮助野外-城市交界处脆弱社区 ATD Perera 1,2 , Bingyu Z
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空降试验部队测试野外无线电背包以适应空降作战任务
整个靶场的土壤和地形构造具有不同的特征和物理、化学和生物特性，”奥尔伯特说。“它们都可能以不同的方式与车辆和武器系统相互作用。”在对当前和未来军事装备进行开发测试时，最重要的问题之一是，它必须在 YPG 进行测试的所有三种极端自然环境中按预期运行：沙漠、寒冷地区和热带地区。“如果有一件装备要部署到士兵手中，通常会在三个测试中心进行测试，以确保它能够承受这些极端条件，因此我们需要非常了解我们的环境，”奥尔伯特说。奥尔伯特补充说，YPG 的未来计划要求使用带有特殊传感器的无人机检查某些地点的地形，以便客户尽可能多地了解
特立尼达和多巴哥野外自然学家俱乐部期刊...
作为 Living World 的主编，Victor Quesnel 反对将本期杂志献给他，这是可以理解的。然而，联合编辑和百年纪念规划委员会成员一致同意记录我们的情感。虽然百年庆典是为了向已故的创始人的远见致敬，但我们不能低估那些复兴俱乐部并幸存下来纪念这一事件的成员的作用。因此，Victor 对俱乐部的贡献是不可估量的。在他的努力下，俱乐部自 1953 年返回特立尼达岛担任名誉秘书以来一直持续运作，他于 1954 年至 1959 年担任该职位，并于 1980 年至 1981 年再次担任该职位。随后，他于 1986 年至 1988 年担任主席。自 1956 年以来，他几乎独自监督了该杂志 17 期中的 12 期的制作，他为该杂志贡献了 20 多篇文章，并一直全心投入其中，因为他坚信该杂志在记录和传播有关我们岛屿动植物的可靠科学数据方面发挥着至关重要的作用。
加拿大野火管理术语表
自 2002 年发布上一版词汇表以来，加拿大野外火灾管理界发生了很大变化。为了反映火灾管理的变化性质并承认火灾不仅限于我们的森林土地，本文档的标题（以前的森林火灾管理术语表）已更改为加拿大野外火灾管理词汇表。事故指挥系统 (ICS) 之前于上个十年初在加拿大引入，现在已在野外火灾管理和许多其他应急管理机构中牢固确立。在加强机构间协调的同时，2014 年加拿大林业部长理事会野外火灾管理工作组 (CCFM WFMWG) 委托 Grahame Gordon 编写报告《为加拿大野外火灾管理制定更通用的语言、术语和数据标准》。该报告已获得 CCFM WFMWG 的认可，并在此得到全面实施。
百年纪念 - 美国农业部森林服务局
学生获得有助于并提高个人发展的增强性格特征。今年，新的 Centennial Job Corps 高级消防计划启动，第一批学生将获得新知识和技能，这些知识和技能可能使他们在联邦、州和地方野外消防机构获得未来就业机会。通过加速和结构化的国家野外协调小组 (NWCG) 课程，并着重强调实地培训和野外火灾经验，我们为每位学生提供知识、技能和能力，以竞争野外火灾学徒 (WFAP) 和全国临时季节性火灾管理职位。
陆上自卫队青野原驻地“青野原驻地成立 48 周年...
2024年1月26日 — （1）国防部竞标资格（各部委统一资格）或同等资格……标准A4）b 出售物品照片c 摊位布局（附表……“活动”户外摊位规格）。陆上自卫队青野原警备队。
利用野外视频对情境化世界模型进行预训练，以进行强化学习
利用大型和多样化数据集的无监督预训练方法已在多个领域取得了巨大成功。近期研究已针对基于模型的强化学习 (MBRL) 研究了此类无监督预训练方法，但仅限于特定领域或模拟数据。本文中，我们研究了使用丰富的自然视频预训练世界模型的问题，以便高效学习下游视觉控制任务。然而，自然视频具有各种复杂的情境因素，例如错综复杂的背景和纹理外观，这妨碍了世界模型提取共享的世界知识以更好地概括。为了解决这个问题，我们引入了情境化世界模型 (ContextWM)，它明确地分离情境和动态建模，以克服自然视频的复杂性和多样性，并促进不同场景之间的知识转移。具体来说，我们精心实现了潜在动力学模型的上下文化扩展，通过引入上下文编码器来保留上下文信息并赋能图像解码器，从而促使潜在动力学模型专注于关键的时间变化。我们的实验表明，搭载 ContextWM 的野外视频预训练可以显著提升 MBRL 在机器人操控、运动和自动驾驶等多个领域的采样效率。代码可从以下代码库获取：https://github.com/thuml/ContextWM。
一个低成本和灵活的社交机器人平台，用于...
将社会机器人从单行内到野外环境会引入需要创新解决方案的意外挑战[11]。尽管野外机器人的部署可能是挑战，但由于机器人可以遇到各种各样的新型社交场景，因此这些实验是有价值的，并且在实验室环境中策划这些场景的困难。此外，许多研究人员表明，野外互动可能会导致新兴的人类行为，这引发了继续进行社会机器人研究的新思想[6，11，17，20]。存在许多适合野外部署的机器人，例如市售胡椒[16]，NAO [8]，Furhat [4]和Boston Dynamics Spot [3]；定制的机器人[5，9，10，12，13，15，19]；或现在不可用的Jibo [1]和Kuri [2]。但是，这些平台中的许多非常昂贵，无法复制或不可用
校正：评估半干旱地区岩性歧视的Aster数据和野外光谱法，巴基斯坦东北高原
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