UAV Navigation Using Modified Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the development of modern communications systems, and the increased need for effective air defense and surveillance systems to improve tracking, command and guidance systems for unmanned aerial vehicles (UAVs), the need to improve and develop aerial monitoring devices to assist in the process of detecting moving targets with high accuracy and efficiency has increased.Since air surveillance systems and radars require human monitoring, they remain subject to error and inaccuracy.As a result of relying on this human factor, aircraft surveillance and navigation systems cannot be completely relied on human effort as their performance varies depending on the efficiency of the operators.In this study, an air surveillance system for navigation and radar devices was proposed that works with smart technologies to detect moving targets and control air navigation.Artificial neural networks (ANNs) and conventional neural network (CNN) technologies are used to automatically identify and classify moving targets in the navigation system.The data of the moving object through reflected signals and radar images is fed into the training module of the Artificial Intelligence (AI) system, which is an algorithm to plot and track the path of the moving object based on the reflected radar signals.The accuracy of the results of the AI system depends on the accuracy of the radar signals reflected from the moving object to represent the data output to the ANN.Simulation results showed that intelligent navigation can accurately identify various targets and chart their path with high efficiency.Through the results obtained by implementing AI algorithms, it is possible to control air navigation by following and detecting moving targets.The simulation results of the CNNs technology showed a high efficiency in controlling and tracking targets, reaching 97%, with robust implementation for moving target detection and tracking simulation using efficient deep learning FRCNN algorithm updated by applying MATLAB and tested on a set of data for images of various moving UAVs.Also, the results of several tests showed the success of the applied algorithm design in identifying and detecting moving targets at small error rate of 0.01 with a good training speed for the tested data set of 12 seconds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».