Extracting Unambiguous Drone Signature Using High-Speed Camera
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the use of drones for recreational and commercial activities has grown rapidly due to their affordability and performance. This growing use raises concerns about the threats drones pose to the security of sensitive areas such as airports, prisons, industrial and military facilities. In response to these threats, drones detection methods are being actively developed. In particular, most camera-based methods rely on appearance to perform detection. They are therefore prone to error due to the great similarity between drones and some other flying entities such as birds. However, from a kinematic perspective, unlike birds, drones, especially multicopters, have a propeller rotation speed. The method proposed in this paper uses the propeller rotation speed as the key physical parameter on which to rely to unambiguously distinguish drones from other flying entities. The basic idea consists in using discrete Fourier transform to determine the propellers rotation speed from high frame rate videos, and extracting the propellers induced drone signature as a quantitative camera-based drone signature. The proposed algorithm proceeds as follows: flying entities are continuously tracked in the sky; discrete Fourier transform, applied to the video stream within a time window ending at the current instant (frame), is used to extract the propellers induced drone signature which unambiguously confirm each flying entity as being a drone or not. Experimental results obtained using a consumer-grade camera at a frame rate of$240Hz$demonstrate the effectiveness and reliability of the proposed method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».