Helicopter Flight Test of the Obscurant Penetrating Autosynchronous Lidar (OPAL) in Degraded Visual Environments: Part II - See-through Capability Assessment
Notice bibliographique
Résumé
In support to the Directorate of Technical Airworthiness and Engineering Support (DTAES-6) of Canada's Department of National Defence (DND), DRDC Valcartier is currently evaluating the Obscurant Penetrating Autosynchronous Lidar (OPAL) developed by Neptec Technologies Corp. This sensor is targeted at supporting rotary-wing aircraft operating in degraded visual environments (DVE) during critical flight phases (i.e. take-off and landing). OPAL consists of a scanning pulsed lidar that generates 3D images of obstacles on the landing zone that are engulfed in an obscurant cloud. The sensor performance evaluation study is conducted in three phases under the MATPILA project (Multipurpose airborne 3D polarimetric imaging ladar assessment). Phase I focused on acquiring knowledge on brownout and whiteout phenomenologies and on defining proper testing conditions and performance metrics for Phase II. Phase II aimed at quantifying the sensor see-through capability as a function of optical depth and target reflectivity. Phase III consisted of in-flight validation trials. This paper presents Phase I to III with an emphasis on control environment test and on the in-flight validation trials.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».