Un contrôle plus intelligent pour la patrouille frontalière – ScienceDaily

Alors que les États-Unis développent les technologies de surveillance, au-dessus et au-dessous de leur frontière de 1,900 milles avec le Mexique, les exploiter sont de plus en plus difficiles.

Les systèmes et les ingénieurs industriels de l'Université de l'Arizona construisent un cadre pour la surveillance des frontières qui utilise l'intelligence artificielle, basé sur des simulations informatiques réalistes, pour intégrer les données provenant de différentes sources et répondre en temps réel.

"Notre objectif est de concevoir un système pour déployer des ressources de patrouille frontalière efficaces, efficientes et sûres", a déclaré Young-Jun Son, professeur et chef du département des systèmes et du génie industriel de l'UA et chercheur principal du projet.

Avec certains véhicules aériens sans pilote à la frontière à partir de 18 millions de dollars chacun, leur performance a des implications pour les contribuables ainsi que pour la sécurité nationale.

Financement de la Force aérienne pour une surveillance plus centrée

Son a reçu une subvention de 750 000 $ de trois ans sur le Bureau de la recherche scientifique de la Force aérienne pour construire un système de surveillance intégré et autonome pour les véhicules terrestres et aériens surveillant la frontière sud du pays. Le projet a débuté en mars 2017 et poursuit son précédent prix AFOSR de presque le même montant pour le travail dans ce domaine.

Young-Jun Son et son co-investigateur principal, professeur agrégé d'ingénierie industrielle et d'ingénierie de l'UA Jian Liu, spécialisé dans l'aide aux fabricants pour implémenter des systèmes de production intelligents, avec la principale expertise de Son en matière de modélisation et de simulation par ordinateur, et Liu's en statistiques et données Analyse.

Avec les fonds de la Force aérienne, les chercheurs appliquent ces compétences pour aider le gouvernement fédéral – en fin de compte, l'unité des douanes et de la protection des frontières du ministère américain de la Sécurité intérieure – à obtenir une image plus claire des activités de la frontière pour plus de rapidité et mieux coordonnée Réponses.

Homeland Security a utilisé des véhicules aériens sans pilote équipés de caméras et de radars pour la surveillance des frontières depuis 2005. Le volant à des altitudes de 100 pieds et plus lointain, les UAV ou les drones peut couvrir de vastes étendues de terre et détecter rapidement les activités qui pourraient être Manqué par des capteurs de sol fixe ou mobile, en particulier dans les zones éloignées ou montagneuses.

Les véhicules terrestres ont leurs propres avantages. Leurs capteurs détectent mieux les objets en jours nuageux ou sous les arbres et produisent des images de meilleure qualité pour mieux identifier les objets individuels ou les personnes.

Le défi pour les chercheurs de l'UA est de choisir la bonne combinaison de véhicules aériens et terrestres, compte tenu de différents conditions de terrain et de conditions météorologiques, et les activer au bon moment.

"Une tâche majeure des véhicules non équipés dans les missions de patrouille est de détecter et de trouver les emplacements de leurs cibles en temps réel", a déclaré Sara Minaeian, une collaboratrice en recherche, une candidat au doctorat de l'UA dans les systèmes et l'ingénierie industrielle. "Cela peut être difficile pour de nombreuses raisons: par exemple, les véhicules de surveillance et les objectifs se déplacent tous, et la nature inégale du paysage peut modifier la façon dont les cibles apparaissent."

Dans un article avec Liu et Son publié dans l'édition de juillet 2016 «Transactions IEEE sur les systèmes, l'homme et la cybernétique: les systèmes», elle décrit leurs nouveaux algorithmes de détection de mouvement et de géolocalisation pour permettre aux véhicules aériens et terrestres de fonctionner En équipes pour localiser précisément les cibles et décider de la manière de répondre.

Les chercheurs ont également analysé et testé différentes technologies de réseau sans fil pour les drones pour communiquer et coopérer sur des distances variées.

Loi d'équilibrage

Établir quand et où envoyer des véhicules aériens sans pilote contre le personnel à pied ou en camion est un délicat équilibre. Les facteurs à considérer incluent la consommation de carburant à différentes altitudes, l'accessibilité, les conditions météorologiques et si les sujets peuvent être armés.

"Une fois que nous avons détecté, localisé et identifié nos cibles d'intérêt, nous devons décider quels véhicules déployer, et combien de chacun, pour mieux atteindre les objectifs tout en considérant les compromis de performance, de coût et de sécurité", a déclaré Son.

"Par exemple, pour suivre un groupe de personnes se déplaçant dans des zones montagneuses sous un ciel bleu clair, la solution optimale pourrait être de déployer six UAV et deux camions pilotés par des agents de patrouille frontalière, alors que pour surveiller un groupe de même taille voyageant Dans une zone urbaine, un jour nuageux, deux UAV et six véhicules de patrouille terrestre pourraient être plus efficaces. "

L'équipe de Son va également ajouter des aéostats, de plus en plus utilisés pour suivre les drones à faible vol de trafic de drogue et intercepter des trafiquants, dans leurs simulations AFOSR.

The Human Factor

En utilisant les données géographiques de la NASA de la frontière, les chercheurs de l'UA ont écrit des centaines d'algorithmes pour simuler et prédire comment des groupes de personnes peuvent se déplacer lorsqu'ils se déplacent sur un désert plat et des montagnes, des zones et des villes inhabitées, dans des conditions sèches, poussiéreuses ou pendant les moussons .

Alors que les chercheurs de l'UA ne font pas d'essais sur le terrain à la frontière entre les États-Unis et le Mexique, ils mènent des expériences à l'extérieur du laboratoire. Ils ont deux drones quadcopter, un acheté et l'autre construit avec des pièces hors-plate-forme, et un véhicule au sol ressemblant à une voiture jouet. Tous sont contrôlés à distance et portent une variété de capteurs.

Dans les expériences de ce printemps, les chercheurs ont utilisé un drone aérien à l'extérieur du centre commercial UA et à l'intérieur du Centre commémoratif des syndicats étudiant pour suivre 10 étudiants bénévoles qui se promenaient dans un groupe avant de se disperser au hasard. Ils ont également déployé leur véhicule terrestre non habité pour identifier les personnes individuelles et ont servi de repère mobile pour éviter que les UAV ne perdent de vue leurs sujets.

Les chercheurs utilisent leurs données expérimentales pour mieux comprendre les différents comportements de la foule, comme la collecte et le fractionnement, et affiner leurs algorithmes pour prédire et suivre plus précisément les mouvements de la foule. À partir d'expériences avec quelques drones et étudiants, les chercheurs intensifient leurs modèles de simulation pour impliquer des centaines de drones et des milliers de personnes.

"Nous croyons qu'en intégrant des technologies de surveillance multiples, nous pouvons dépasser de loin leurs capacités individuelles", a déclaré Son. "Dans notre système intégré, la somme est plus grande que ses éléments."

Lire la suite (en anglais)

N'oubliez pas de voter pour cet article !
1 étoile2 étoiles3 étoiles4 étoiles5 étoiles (Pas encore de votes)
Loading...

Vous aimerez aussi...

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Aller à la barre d’outils