Automated UAV-based video exploitation using service oriented architecture framework
Notice bibliographique
Résumé
Airborne surveillance and reconnaissance are essential for successful military missions. Such capabilities are critical for troop protection, situational awareness, mission planning, damage assessment, and others. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) gather huge amounts of video data but it is extremely labour-intensive for operators to analyze hours and hours of received data. At MDA, we have developed a suite of tools that can process the UAV video data automatically, including mosaicking, change detection and 3D reconstruction, which have been integrated within a standard GIS framework. In addition, the mosaicking and 3D reconstruction tools have also been integrated in a Service Oriented Architecture (SOA) framework. The Visualization and Exploitation Workstation (VIEW) integrates 2D and 3D visualization, processing, and analysis capabilities developed for UAV video exploitation. Visualization capabilities are supported through a thick-client Graphical User Interface (GUI), which allows visualization of 2D imagery, video, and 3D models. The GUI interacts with the VIEW server, which provides video mosaicking and 3D reconstruction exploitation services through the SOA framework. The SOA framework allows multiple users to perform video exploitation by running a GUI client on the operator's computer and invoking the video exploitation functionalities residing on the server. This allows the exploitation services to be upgraded easily and allows the intensive video processing to run on powerful workstations. MDA provides UAV services to the Canadian and Australian forces in Afghanistan with the Heron, a Medium Altitude Long Endurance (MALE) UAV system. On-going flight operations service provides important intelligence, surveillance, and reconnaissance information to commanders and front-line soldiers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».