Target Detection, Tracking and Avoidance System for Low-cost UAVs using AI-Based Approaches

Varatharasan, Vinorth; Rao, Alice Shuang Shuang; Toutounji, Eric; Hong, Ju-Hyeon; Shin, Hyo‐Sang

doi:10.1109/reduas47371.2019.8999683

Cited by 11 publications

(2 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Thus, the anti-unmanned-drone technique based on a thermal infrared imaging system has received increasing attention from investigators [3,4], while the infrared acquisition of small targets is also an essential technology in military, civil, and other fields [5][6][7]. This technology plays a crucial part in UAV target detection [8], control, and defense [9]. Quick and exact identification and tracing of targets in each frame is crucial in infrared detection [10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

RETRACTED: An Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring

Chen,

Wang,

Pang

et al. 2023

Remote Sensing

View full text Add to dashboard Cite

Infrared small target detection is a crucial technology in both military and civilian applications, including surveillance, security, defense, and combat. However, accurate infrared detection of small targets in real-time is challenging due to their small size and similarity in gray level and texture with the surrounding environment, as well as interference from the infrared imaging systems in unmanned aerial vehicles (UAVs). This article proposes a weighted local contrast method based on the contrast mechanism of the human visual system. Initially, a combined contrast ratio is defined that stems from the pixel-level divergence between the target and its neighboring pixels. Then, an improved regional intensity level is used to establish a weight function with the concept of ratio difference combination, which can effectively suppress complex backgrounds and random noise. In the final step, the contrast and weight functions are combined to create the final weighted local contrast method (WRDLCM). This method does not require any preconditioning and can enhance the target while suppressing background interference. Additionally, it is capable of detecting small targets even when their scale changes. In the experimental section, our algorithm was compared with some popular methods, and the experimental findings indicated that our method showed strong detection capability based on the commonly used performance indicators of the ROC curve, SCRG, and BSF, especially in low signal-to-noise ratio situations. In addition, unlike deep learning, this method is appropriate for small sample sizes and is easy to implement on FPGA hardware.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

RETRACTED: An Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring

Chen,

Wang,

Pang

et al. 2023

Remote Sensing

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Застосування систем управління з елементами штучного інтелекту в одиночних БПЛА проводилося в роботі [2]. Окремі завдання застосування технологій штучного інтелекту управління БПЛА розглядаються в роботах [4][5][6][7][8][9]:…”

Section: вступunclassified

Математична Формалізація Управління Групою Інтелектуальних Безпілотних Літальних Апаратів

Пархоменко,

Осієвський,

Захарченко

et al. 2024

nitps

View full text Add to dashboard Cite

Розглянуто математичну формалізацію інформаційної технології інтелектуального управління угрупуванням різнорідних безпілотних літальних апаратів в антагоністичному середовищі. Для формалізації діяльності безпілотних літальних апаратів у групі пропонується виділення підзадач управління групою безпілотних літальних апаратів таких як: визначення раціонального складу групи з поставленої задачі; моніторинг зони проведення операції інформаційними засобами групи, виявлення цільових об'єктів та оцінка обстановки; розподіл між безпілотними літальними апаратами групи конкретних дій над цільовими об'єктами; контроль результатів дій та технічного стану елементів групи; крім того, підзадача управління інформаційною взаємодією в групі, підзадача вибору ієрархічної структури управління групою на кожному етапі, реконфігурація групи залежно від зміни стану цілей, виявлення нових об'єктів та динаміки зміни технічного стану елементів групи. Формалізація підзадач управління показана на прикладі підзадачі цілерозподілу. Обґрунтовано метод цілерозподілу для максимізації цільового показника на прикладі обслуговування кількох цілей в автономному режимі; для оцінки ефективності групових дій пропонується використовувати інтегральний показник, що враховує важливість цілей та ймовірність їх успішного обслуговування; використання методу повторного цілерозподілу дозволило покращити ефективність дій групи безпілотних літальних апаратів за інтегральним показником, порівняно із ситуацією, коли кожен безпілотний літальний апарат діє відповідно до вихідного польотного завдання в середньому на 10 %.

show abstract

Advanced Rival Combatant LIDAR‐Guided Directed Energy Weapon Application System Using Hybrid Machine Learning

Gundu,

Panem,

Vijaylaxmi

et al. 2023

Robotic Process Automation

View full text Add to dashboard Cite

Target Detection, Tracking and Avoidance System for Low-cost UAVs using AI-Based Approaches

Cited by 11 publications

References 10 publications

RETRACTED: An Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring

RETRACTED: An Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring

Математична Формалізація Управління Групою Інтелектуальних Безпілотних Літальних Апаратів

Advanced Rival Combatant LIDAR‐Guided Directed Energy Weapon Application System Using Hybrid Machine Learning

Contact Info

Product

Resources

About