A Deep Learning Approach for Drone Detection and Classification Using Radar and Camera Sensor Fusion
Notice bibliographique
Résumé
With the growth of Unmanned Aircraft Systems (UAS) technology and the increasing misuse of small UAS (sUAS), the importance of a reliable method for detecting and classifying aircraft from other flying objects has become apparent. The current approaches for detecting and classifying aircraft and other flying objects are primarily based on solutions that rely on a single sensor, either visual data features or micro-Doppler extraction from radar data. However, these methods may have limitations when it comes to detecting objects at greater distances or in challenging weather conditions. To address the problem, the paper proposes a joint classification network based on radar and camera fusion. The radar network extracts the Spatio temporal features from the radar track and the camera network extracts the deep, complex features from the image. A synchronized radar and camera data is established using multiple field trials during different times of the year. The radar classification using a combination of IMM filters and RNN, the camera detection and classification using YOLOv5, and the combined joint classification network are evaluated on the field dataset. The experimental results greatly increase the classification performance for drones and birds, respectively, to 98% and 94%. This is especially true in situations when a single sensor would struggle to offer reliable classification. The system can accurately classify drones while reducing false alarms caused by other objects, such as birds.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».