Новые комплексы фиксации нарушений ПДД в регионе станут невидимыми для антирадаров
Источник: Фотобанк Московской области , Александр Кожохин
В Московской области автомобилисты не смогут определить антирадарными системами стационарные комплексы фотовидеофиксации нарушений ПДД, так как в них заложен безрадарный способ измерения скорости, сообщает РИАМО со ссылкой на заместителя директора Центра безопасности дорожного движения Московской области Евгения Петрова.
«Стационарный комплекс нового образца отличается безрадарным измерением скорости. В нем используются значения расстояния и времени проезда в зоне контроля транспортного средства. Радара там как такового нет. Безрадарный комплекс не определяется антирадарными системами, находящимися в транспортных средствах. Соотвественно, они не могут оповестить заранее водителя о расположении комплексов», – сказал Петров.
Он добавил, что водители, не зная о месторасположении комплекса, стараются быть дисциплинированнее, соблюдать скоростной режим и правила дорожного движения.
В то же время, по словам Петрова, мобильные комплексы фотовидеофиксации нарушений будут использовать радарный метод измерения скорости.
Многоцелевой универсальный комплекс видеофиксации нарушений правил дорожного движения «Азимут»
Первый универсальный комплекс фотовидеофиксации нарушений ПДД, измеряющий безрадарным способом скорость движения автотранспорта как в конкретной точке дорожной сети, так и на протяженном участке.
Многофункциональность комплекса, высокая надежность работы оборудования в различных регионах России при любых погодных и климатических условиях в короткий срок вывели фиксатор нарушений ПДД «АЗИМУТ» на лидирующие позиции.
Комплекс прошел всю необходимую сертификацию, благодаря чему является оптимальным решением даже при необходимости соответствия самым жестким требованиям и стандартам.
Материалы о нарушении ПДД, формируемые Комплексом для передачи на сервер обработки и хранения, подтверждены электронно-цифровой подписью (ЭЦП) в соответствии с ГОСТ Р 34.10-2012.
Фиксатор «АЗИМУТ» оснащен приемной аппаратурой ГНСС ГЛОНАСС/GPS, осуществляющей прием данных о точном времени и географических координатах комплексов.
Комплекс «Азимут» является средством измерений и поставляется с первичной поверкой независимо от типа контролируемых нарушений.
КИПТ «Азимут» выпускается в двух видах исполнения:
- для установки вне помещений в термостабилизированном корпусе, в вандалозащищенном шкафу;
- для установки в помещениях в 19” корпусе.
Основные технические характеристики КИПТ «Азимут»
Наименование | Значение характеристики | |
---|---|---|
Способ измерения скорости | математическая обработка видеокадров | при измерении скорости на участке дороги протяженностью от 500 до 5000 м |
Диапазон измерений скорости движения транспортных средств, км/ч | 5-250 | 5-250 |
Пределы допускаемой погрешности измерений скорости | относи 3% | относи 1,5 % |
Процент безошибочного распознавания: в светлое время суток не менее, % в темное время суток не менее, % | 95 90 | |
Пределы допускаемой абсолютной погрешности привязки текущего времени комплекса к шкале UTC (SU), мс | 10 | |
Высота установки видеокамер, м | 6,5 -10,0 | |
Расстояние от видеокамеры до дальней точки зоны контроля, м | 30 — 55 | |
Размеры зоны контроля: длина, м ширина, м | 8-12 2,8 -3,2 | |
Диапазон работы ТВ датчика с угла (расстояние от проекции точки установки ТВ датчика на дорожное полотно до оси контролируемой полосы движения транспортных средств) не более, м | 4,5 | |
Время непрерывной работы, час в сутки | ||
Потребляемая мощность, не более, Вт | 1500 | |
Число полос движения автотранспорта, контролируемое одним комплексом | до 8 | |
Питание от сети: Напряжение, В Частота, Гц | 230 ±10% 50±2,5 | |
Температурный режим, °C | от -40 до + 50 | |
Относительная влажность воздуха при + 25°C | до 95% | |
Срок службы, лет | 6 |
Как работает радар-детектор — полезная информация об электронике
Автомобильный радар-детектор – это устройство, способное улавливать сигналы полицейских радаров и оповещать об этом водителя.
Большинство радаров ДПС работают по следующему принципу: они посылают радиосигнал, который отражается от автомобиля и возвращается обратно, устройство сравнивает частоту отраженного сигнала с исходной частотой, и определяет скорость движения объекта по изменениям частоты волны – это называется эффектом Доплера. Получается, что полицейский радар работает с отраженным сигналом, в том время как радар-детектору нужен только исходящий сигнал, и в данной ситуации у детектора есть преимущество.
Сигнал, излучаемый радаром, может пройти расстояние до трёх километров и быть зафиксированным детектором. Самому же радару для вычисления скорости движения автомобиля нужно находиться достаточно близко – как правило, не дальше одного километра, а некоторые радары способны измерить скорость движения объекта лишь на расстоянии в 300-400 метров. Поэтому, имея радар-детектор, можете быть уверенным, что вы обнаружите радар раньше, чем он вас.
Возможные проблемы:
Радар-детектор – очень чувствительное устройство, и можно не переживать о том, что он пропустит работающий и излучающий радиоволны радар. Но существуют безрадарные комплексы контроля скорости, например, комплекс «Автодория», который с помощью камер вычисляет с какой скоростью автомобиль преодолел расстояние между двумя разными камерами. Существуют также ручные радары с функцией Instant-On, которые излучают радиоволны только в момент нажатия кнопки. В первом случае обычный радар-детектор бессилен, с ручными радарами так же возможны проблемы.
Ещё одной распространенной проблемой являются ложные срабатывания радар-детекторов. Дело в том, что детектор настроен на определенные радиочастоты, и в этих же частотах могут создаваться помехи от датчиков автоматических дверей супермаркетов, от высоковольтных ЛЭП, спутниковых антенн, и даже от парктроников или радар-детекторов в других автомобилях. К сожалению, на сегодняшний день никакие детекторы не могут гарантированно исключить ложные срабатывания, поэтому производители ищут способы хотя бы минимизировать их. В качестве одной из таких мер были придуманы различные режимы работы радар-детектора, такие как «Город», «Город 1», «Город 2», «Трасса». В режимах для городской езды уменьшается чувствительность детектора и даже отключаются определенные диапазоны частот, а в режиме «Трасса» наоборот, чувствительность устройства становится максимальной.
Учитывая то, что с каждым годом на дорогах нашей страны появляется всё больше радаров и камер, а штрафы за нарушение скорости растут, радар-детектор становится всё более выгодным приобретением, особенно для любителей быстрой езды. Заплатив один раз за устройство вы обезопасите себя от необходимости платить за каждую пропущенную «засаду».
Комплекс аппаратно-программный измерения скорости движения ПТОЛЕМЕЙ-С (-СМ)
Безрадарный комплекс аппаратно-программный для измерения скорости движения «ПТОЛЕМЕЙ — С» (далее комплекс) предназначен для измерений скорости транспортного средства.
Также существует модификация комплекса для контроля перекрёстков и фиксации нарушений ПДД по следующим пунктам КоАП:
• 12.12.1. — Проезд на запрещающий сигнал светофора;
• 12.12.2. — Невыполнение требования Правил дорожного движения об остановке перед стоп-линией, обозначенной дорожными знаками или разметкой проезжей части дороги;
• 12.14.1. — Нарушение правил маневрирования;
• 12.14.2. — Поворот на дороге не со своего ряда движения.
Принцип действия комплекса основан на триангуляции положения регистрационного знака автомобиля по его изображениям на видеокадрах, получаемых с синхронизированных камер в известные моменты времени. Скорость вычисляется через отношение расстояния между триангулированными позициями регистрационного знака к разнице моментов триангуляции знака.
Комплекс состоит из:
- блока управления «Птолемей БУ-1»;
- IP камеры;
- кронштейна;
- ИК осветителя.
Блок управления «Птолемей БУ-1» состоит из:
- рабочей станции, которая осуществляет управление комплексом, приём и обработку данных;
- приемника ГЛОНАСС/GPS, предназначенного для приема эталонных сигналов времени от спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS.
Корпус блока управления «Птолемей БУ-1» выполнен из жаропрочного материала. После подключения комплекса корпус блока управления закрывается на замок и пломбируется. IP камера предназначена для видеорегистрации транспортных средств, распознавания их регистрационного государственного знака и формирования видеоизображения. Для расширения условий эксплуатации комплекса IP камеру помещают в специальный термостатированный кожух с терморегулятором, что позволяет расширить рабочий температурный диапазон комплекса.
IP камеры вместе с ИК осветителем размещены на стальном кронштейне, на известномрасстоянии друг от друга и под определенным углом. Комплекс соединяется с внешней компьютерной сетью, посредством которой результаты измерений в специальном формате отправляются на сервер.
Комплекс поставляется вместе со встроенным программным обеспечением.
Встроенное ПО функционирует в блоке управления «Птолемей БУ-1» и предназначено:
- для определения положения регистрационных знаков автомобилей на изображениях;
- для вычисления положения регистрационных знаков в пространстве методами триангуляции;
- для вычисления скорости транспортного средства по результатам триангуляции положения регистрационного знака;
- для отправки результатов измерений по сети на удаленный сервер;
- для настройки компонентов комплекса;
- для калибровки взаимного положения камер;
- для настройки режима связи комплекса с сервером.
Все программное обеспечение является метрологически значимым.
Метрологические и технические характеристики:
Наименование характеристики | Значение | |||||
Диапазон измерений скорости, км/ч | от 5 до 255 | |||||
Пределы допускаемой абсолютной погрешности измерений скорости, км/ч — в диапазоне от 5 до 100 км/ч включ. — в диапазоне св. 100 до 255 км/ч | ±2 ±0,02·V, где V — измеряемая скорость, км/ч | |||||
Пределы допускаемой абсолютной погрешности привязки текущего времени комплекса к шкале UTC (SU), мс | ±1 | |||||
Масса, кг, не более: | ||||||
— блока управления | 12 | |||||
— распознающей камеры в кожухе | 5 | |||||
— кронштейна | 15 | |||||
— ИК осветителя | 2 | |||||
Габаритные размеры (длина × ширина × высота), мм, не более: | ||||||
— блока управления | 400 × 300 × 300 | |||||
— распознающей камеры | 134 × 88 × 273 | |||||
— ИК осветитель | 150 × 300 × 300 | |||||
Параметры электропитания: -напряжение переменного тока, В | 220±10 | |||||
-частота, Гц | 50±0,5 | |||||
Потребляемая мощность комплекса, В∙А, не более | 300 | |||||
Рабочие условия эксплуатации: -атмосферное давление, кПа -относительная влажность при температуре окружающего воздуха 30 ºС, %, не более -температура окружающей среды, ºС | 63 — 101 95 от минус 40 до плюс 60 |
Новый комплекс Автодория
Новейшая система автоматической видеофиксации превышения скоростного режима.
С весны 2012 года республике Татарстан, активно начали внедрять систему Автодория. Камера, контролирующая скорость автомобиля путем арифметических вычислений, имеет полный и абсолютный иммунитет против автомобильных радар детекторов. В 2013 году Автодория пришла в Москву и МО, а в 2014 получит массовое распространение на ряду со всем известной камерой Стрелка СТ.
Наряду с камерой Стрелка СТ, система фиксации Автодория, так же замеряет скорость, но уже безрадарным принципом. Камера способна замерять среднюю скорость перемещения автомобиля на участке до 10км. Автодория распознает гос номер движущегося автомобиля , фиксирует время прохождения машины, от одной контрольной точки до другой, и высчитывает среднюю скорость автомобиля, с помощью простой формулы.
Комплекса Автодория высокотехнологичный и состоит из камеры высокого разрешения, вычислисляющего модуля, Глонасс приемника, центрального процессора, 3G модема для связью с сетью и мощного ИК прожектора, способного с легкостью считывать номерной знак в темное время суток.Таким образом, радар замеряющий скорость тут не используется, и как следствие по излучению радар детекторами не фиксируется.
На данном видео видно камеру Атодория, по правой стороне от дороги. Пример работы радар детектора с базой GPS. Представлен один из лучших представителей, радар Street Storm STR-9540EX GL
Радар-детектор против автодория!Как следствие, появления таких безрадарных камер фиксации, широкое распространение получат радар детекторы с GPS базой. Помимо того, что такой радар-детектор детектирует по излучение камеры и полицейские детекторы, он еще с помощью базы будет давать предупреждение о приближении к такому роду камер. Камеры на полосе для общественного транспорта, Автодории, Одиссей, Ураган, камеры выезда за стоп линию, разметки и тд. Базу можно обновлять с помощью компьютера, чтобы всегда иметь свежую информацию. На дисплей радар-детектора будет выводиться название камеры, и информация о расстоянии до нее.
В Иркутске испытают безрадарный комплекс видеофиксации нарушений правил движения
Версия для печати
Разработка Ростеха после проведения испытаний в сибирских условиях будет устанавливаться в черте города, а также на федеральных трассах.
Полностью автономные, компактные, энергоэффективные, высокоточные приборные комплексы фиксации нарушений правил дорожного движения «Призма» монтируют в Иркутске — сообщает пресс-служба Госкорпорации Ростех. После проведения испытаний в сибирских условиях оборудование будет устанавливаться в черте города, а также на федеральных трассах. Пока же речь идет лишь о первой партии приборов.
О реализации проекта стало известно в рамках презентации Ростеха на Международной промышленной выставке «Иннопром-2018» в Екатеринбурге.
В отличие от используемых сейчас дорожных камер, разработка холдинга «Росэлектроника» Госкорпорации Ростех может работать автономно от солнечных батарей или ветрогенератора. Ей требуется всего 20 Вт для режима «Измеритель скорости» и 60 Вт для режима «Перекресток». Распознавание номерных знаков в любое время суток достигает 98%. Измерение скорости по кадрам возможно в диапазоне от 10-ти до 310-ти км/ч, при этом погрешность составляет всего 1 км/ч. Одна камера способна обеспечить контроль сразу восьми полос движения.
«Призма» — комплекс безрадарного типа, он работает в автоматическом режиме и фиксирует общий вид транспортного средства, номерной знак, скорость как в попутном, так и во встречном направлениях, текущее время движения, а также положение автотранспорта на местности. Собранная информация отправляется напрямую в центр обработки данных.
— Иркутская область – один из ключевых партнеров Госкорпорации по внедрению «умных» систем. <…> Опытная эксплуатация камер в Иркутске даст возможность впоследствии распространить этот опыт на другие регионы России, — рассказал директор по особым поручениям Госкорпорации Ростех Василий Бровко.
Источник Пресс-служба Госкорпорации Ростех
Популярные новости
Ростех испытывает в Иркутске дорожные камеры на солнечных батареях
В Иркутской области завершается монтаж первой серийной партии комплексов фиксации нарушений ПДД «Призма», изготовленных холдингом «Росэлектроника» Госкорпорации Ростех. Новые изделия превосходят по энергоэффективности все существующие в мире аналоги. О реализации проекта было объявлено в ходе Международной промышленной выставки «Иннопром-2018», которая проходит в эти дни в Екатеринбурге.
«Призма» – стационарный комплекс безрадарного типа, предназначенный для измерения скорости автотранспортных средств при фиксации нарушений правил дорожного движения. Разработка отличается от отечественных и зарубежных аналогов полной автономностью, компактностью, высокой технологичностью и энергоэффективностью. Комплексы появятся в черте города, а также на трассах за его пределами, в частности, на федеральной автомобильной дороге Р258 «Байкал».
«Призма» превосходит все существующие в мире системы фото-видеофиксации по потребляемой мощности: ей требуется всего 20 Вт для режима «Измеритель скорости» и 60 Вт для режима «Перекресток». Комплекс может работать автономно от солнечных батарей или ветрогенератора. Распознавание номерных знаков в любое время суток достигает 98%. Измерение скорости по кадрам возможно в диапазоне от 10 до 310 км/ч, при этом погрешность измерений составляет всего 1 км/ч. Одна камера способна обеспечить контроль сразу восьми полос движения.
«Комплексы фиксации нарушений разрабатываются Ростехом в рамках реализации проекта «Умный город». Иркутская область – один из ключевых партнеров Госкорпорации по внедрению «умных» систем. Новые камеры позволят не только эффективно управлять дорожным движением, но и повысят энергоэффективность городской среды, снизив при этом муниципальные затраты на электроэнергию. Опытная эксплуатация камер в Иркутске даст возможность впоследствии распространить этот опыт на другие регионы России. Заинтересованность в подобной разработке уже есть и за рубежом», – комментирует директор по особым поручениям Госкорпорации Ростех Василий Бровко.
Опытная эксплуатация камер в Иркутске даст возможность впоследствии распространить этот опыт на другие регионы России. Заинтересованность в подобной разработке уже есть и за рубежом.Василий Бровко, директор по особым поручениям Госкорпорации Ростех
Комплекс работает в автоматическом режиме, он фиксирует общий вид транспортного средства, его номерной знак, скорость, как в попутном, так и во встречном направлениях, текущее время движения, а также положение автотранспорта на местности.
Примененные в изделии современные технологии позволили повысить производительность комплекса и разместить в едином защищенном корпусе вычислительный блок, блоки фиксации изображения транспортного средства, инфракрасного излучения, беспроводной связи и GPS-модуль. Собранная информация отправляется напрямую в центр обработки данных.
Программное обеспечение на базе операционной системы Linux ARM исключает уязвимость комплекса, обеспечивает минимальное время реакции приложений и высокую скорость отклика, что является ключевым фактором для устройства, начинающего работу через несколько секунд после включения.
«Программное обеспечение и плата управляющего контроллера для обработки данных — собственная разработка предприятий Концерна «Вега холдинга «Росэлектроника». Устройство полностью готово к коммерческой эксплуатации, и мы планируем развернуть крупносерийное производство «Призмы» для поставок в регионы России и на экспорт», – пояснил заместитель гендиректора Концерна «Вега» по гражданской продукции Сергей Калмыков.
Внедрение дорожных камеры на солнечных батареях – составная часть комплексного проекта по внедрению технологий «умного города», осуществляемого Ростехом в Иркутской области. Также в крупнейших городах региона в течение 2018 года силами консорциума компаний Ростеха – Концерна «Автоматика» и Национального центра информатизации – внедряется аппаратно-программный комплекс «Безопасный город». Он включает в себя центр оперативного реагирования, который будет обрабатывать всю информацию, полученную в том числе с систем видеонаблюдения, фотовидеофиксации нарушений ПДД, комплексного мониторинга окружающей среды и гидрохимического мониторинга Байкала.
RDR — Запись и воспроизведение данных
Приложение RDR поддерживает множество различных типов и форматов входных данных, включая несколько категорий ASTERIX, сообщения NMEA-0183 и видео RTSP. Создание и настройка каналов для приема данных просты и интуитивно понятны, а визуальная обратная связь позволяет подтвердить, что данные принимаются правильно. Затем данные, полученные по всем каналам, записываются и синхронизируются в общем файле записи, обеспечивая правильную синхронизацию при воспроизведении.
Графический пользовательский интерфейс RDR включает в себя обзорный дисплей, показывающий радиолокационное видео и треки в соответствующем месте с привязкой к миру, поверх мозаичной основы карты. Визуальный дисплей временной шкалы показывает состояние каждого канала по мере продолжения записи. На временной шкале также отображаются периодические снимки видео с радара или камеры, а также маркеры событий. Маркеры пуска / остановки могут быть установлены на шкале времени, позволяя повторять воспроизведение в цикле в пределах определенного интервала или секций записей, подлежащих экспорту.
При воспроизведении данные могут выводиться через определенные пользователем выходные каналы, направляя данные на соответствующий физический вывод. Например, данные AIS могут быть воспроизведены на последовательный порт хост-системы или порт Ethernet, независимо от того, через какой из них они были введены. Для воспроизведения видео с радара приложение полностью совместимо с выходной картой радара Cambridge Pixel HPx-300. Таким образом, RDR может использоваться как часть аналоговой радиолокационной системы записи и воспроизведения. Режим воспроизведения предоставляет удобные функции навигации, например, позволяет пользователю переходить к определенному времени или событиям.
- Готовое приложение для Windows
- Совместимость с Windows 7, 8, 10
- Несколько входных каналов
- Несколько выходных каналов
- Поддерживаемые входные и выходные данные включают:
- Видео первичного радара
- Сообщения первичного и вторичного пути
- Сообщения ADS-B
- Сообщения AIS
- Данные навигации
- Сетевое видео RTSP
- Видео устройства Directshow
- Аудио RTP
- Аудио Directshow
- Запись экрана (через облегченный клиент «Агент»)
- Общий сетевой пакет (без интерпретации)
Поддержка данных - ASTERIX включает:
- CAT-240 (радиолокационное видео)
- CAT-48 (сюжет / отслеживание сообщений)
- CAT-21 (донесения о целях ADS-B)
- Локальный графический интерфейс и управление по сети
- Запись на локальный жесткий диск или NAS
- База данных SQL для записи данных навигации, трека, AIS и ADS-B
- Расписание записей
- Автоматическое удаление старых сеансов записи
- Воспроизведение радиолокационного видео в формате ASTERIX CAT-240 или в качестве стандартных радиолокационных сигналов с помощью карты HPx-300
- Визуальное отображение записываемых данных:
- Отображение временной шкалы с настраиваемой шкалой времени и эскизами
- Элемент «Быстрый просмотр»
- Индикаторы состояния источника
- Синхронизация данных по каналам
- Маркировка событий (автоматическая, определяемая пользователем, на основе местоположения)
- Экспорт записей или фрагментов записей
Заполните форму ниже, чтобы запросить руководство по продукту:
Компания:
Страна:
United StatesUnited KingdomAfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика TheCook IslandsCosta RicaCote D’ivoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland (Мальвинских) островах Фарерских IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuineaGuinea-bissauGuyanaHaitiHeard Остров и острова Макдоналд Святое море (Ватикан ) ГондурасГонконгВенгрияИсландияИндияИндонезияИран, Исламская РеспубликаИракИрландияИзраильИталияЯмайкаЯпонияИорданКазахстанКенияКирибатиКорея, Корейская Народно-Демократическая РеспубликаКорея, РеспубликаКувейтКиргизияЛао Народно-Демократическая РеспубликаЛибертадияЛатвияЛавонияЛиберияЛиберталияЛатвияЛеванияЛиберияЛиберталия
MadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian край, OccupiedPanamaPapua Нового GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint HelenaSaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Том и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbia и MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы
IslandsSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-lesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited арабского EmiratesUnited KingdomUnited StatesUnited Штаты Экваторияльная IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin остров, BritishVirgin остров, U. С.Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве,
Запросить руководство
Системы регистрации аэрокосмических данных | Защищенная запись данных
Сбор данных датчика по запросу
Запись данных включает сбор данных датчика по команде. Данные датчика могут поступать с радара, гидролокатора, FLIR, камеры, аудио или любых других подобных устройств. Эти устройства по-разному фиксируют события в реальном мире.Такие данные могут быть очень ценными. Например, испытательные полеты новых самолетов требуют обширного планирования и испытательного оборудования. Данные такого полета могут оказаться важными для будущего развития самолета. Полеты БПЛА в зоне боевых действий также очень ценны, поскольку они позволяют получить важную тактическую или даже стратегическую информацию о противнике. В случае аварии регистраторы голоса в кабине помогают гарантировать, что данные, относящиеся к характеристикам самолета и действиям пилота, доступны для анализа.
Регистраторы данныхсобирают эти ценные данные по мере их передачи от датчиков. Датчики не могут быть приостановлены или остановлены, чтобы регистратор данных наверстал упущенное. Таким образом, любой такой регистратор данных должен иметь пропускную способность, необходимую для непрерывного сбора данных. Должна использоваться высокоскоростная интерфейсная система ввода-вывода. Радиолокационные и гидролокаторные системы часто используют последовательный FPDP для передачи потоков данных. На скорости до 240 МБ / с такой поток непрерывных данных может быть трудно захватить на многих записывающих устройствах. Аналоговые данные могут быть записаны с помощью высокоскоростных аналого-цифровых преобразователей в регистраторе данных.
Многие современные системные архитектуры используют Ethernet для связи между подсистемами. Сегодня используются технологии Gigabit или 10 Gigabit Ethernet. В такой архитектуре сбор данных может происходить удаленно, а затем передаваться в виде файлов данных. Для сбора данных в такой системе требуется сетевой файловый сервер или сетевое запоминающее устройство. Эти устройства рассматриваются как смесь традиционных регистраторов данных и современной архитектуры.
Curtiss-Wright предлагает широкий спектр устройств записи данных от потокового типа до видеозахвата и сетевых хранилищ.В то время как ввод / вывод — это внешняя часть устройств записи данных, хранение данных — это внутренняя часть устройств записи данных.
В регистраторах данных лабораторного класса регистратор данных и хранилище данных обычно разделены. Хранение данных обычно осуществляется в виде систем для монтажа в стойку. Доступны два основных типа функций хранения — SBOD и RAID. SBOD (переключаемая группа дисков) всегда основывается на Fibre Channel (FC). Каждый из дисков FC напрямую доступен регистратору данных. Эта гибкость позволяет группировать диски подходящего размера по мере необходимости записывающим приложениям.RAID (избыточный массив недорогих дисков) обеспечивает дополнительные функции безопасности и резервного копирования. Один набор дисков можно использовать для резервного копирования другого набора дисков. Диски также могут быть оснащены специальными избыточными функциями, которые позволяют выполнять восстановление в случае выхода из строя одного из дисков. Большинство современных RAID-массивов будут иметь интерфейс FC, но с менее дорогими дисками SATA внутри.
Самые защищенные или развернутые системы хранения данных будут интегрированы в один корпус с модулями ввода-вывода и процессором. Эти системы предназначены для работы в широком диапазоне температур и суровых условиях эксплуатации мобильных транспортных средств.Также такое хранилище данных должно быть съемным, чтобы после развертывания захваченные данные можно было снять с мобильного транспортного средства и доставить обратно на базовую или наземную станцию для анализа. Съемным хранилищем данных могут быть карты PCMCIA, компактные флэш-накопители или специальные съемные диски. Стандартные разъемы для дисков SATA поддерживают только 50 циклов вставки, что слишком мало для развернутых приложений. Специальные приводы обеспечивают от 500 циклов вставки, такие как платы 3U VPX или специальные носители с разъемами на 100 000 циклов.Развернутые регистраторы также могут включать шифрование для защиты данных в состоянии покоя. Шифрование может варьироваться от сертифицированного FIPS 140-2 до сертифицированного NSA Type 1.
Бортовая запись
Curtiss-Wright имеет многолетний опыт проектирования и производства широкого диапазона записывающих устройств повышенной прочности, начиная от миниатюрных шинных регистраторов авионики и заканчивая высокоскоростными устройствами большой емкости с настраиваемыми интерфейсами. Все наши рекордеры оснащены твердотельными носителями (встроенными или съемными), тесно интегрированным программным обеспечением для воспроизведения и анализа и ведущими в отрасли технологиями.Постоянные исследования и разработки гарантируют, что они соответствуют новейшим стандартам.
РегистраторыCurtiss-Wright соответствуют экологическим стандартам MIL-STD и DO-160, включая дополнительную защиту от столкновений в соответствии с EUROCAE ED-112. Компактный размер и прочная конструкция означают, что шасси можно устанавливать в кабинах пилотов, отсеках авионики или жестко устанавливать в любом положении на планер, устраняя необходимость в громоздких стойках для оборудования или антивибрационных опорах.
Ассортимент включает специализированные регистраторы данных, регистраторы видео и сбора данных с настраиваемым интерфейсом, поддерживающим датчики, шины авионики, время и положение, а также встроенные средства тестирования.Системы с широкими возможностями настройки могут быть построены с использованием компонентов COTS или настраиваемых на заводе индивидуальных решений. Долгосрочное производство и поддержка обеспечивают простоту управления устареванием.
Приложения для данных и мониторинга самолетов, которые поддерживает Curtiss-Wright, включают
Наши приложения для записи включают в себя систему мониторинга авиационных двигателей, которая помогает выявлять аномалии в работе двигателя, которые могут сигнализировать о повреждении или надвигающемся отказе. Такую информацию можно использовать в программе анализа полетных данных, чтобы запустить инспекцию и предотвратить катастрофическое событие.Curtiss-Wright также является производителем регистраторов полетных данных со значительным наследием — мы производим регистраторы полетных данных, иногда называемые регистраторами полетных данных черного ящика, с 1950-х годов. Такие регистраторы полетных данных самолета также могут использоваться в программе анализа полетных данных.
Мы также предоставляем специализированное оборудование и программное обеспечение для мониторинга полетных данных и программ обеспечения качества полетов (FOQA). Эти системы отслеживают и собирают оперативные данные о самолетах во время полета, а послеполетное программное обеспечение анализирует собранные данные.Данные, полученные с помощью программ FDM и FOQA, помогают повысить эффективность эксплуатации и безопасность воздушных судов, а также сократить расходы на техническое обслуживание за счет своевременного выявления и исправления проблем.
Curtiss-Wright имеет ряд продуктов, в том числе DAFR и Acra KAM-500, которые можно использовать для удовлетворения требований программ мониторинга полетных данных и FOQA. Хотя эти программы являются добровольными в США, они требуются для самолетов весом более 20 тонн и эксплуатируются под европейской юрисдикцией EASA.
Как выбрать датчики для обеспечения навигации для вашего автономного мобильного робота (AMR)
Это второй блог в серии сборок моего вездехода с открытым исходным кодом NASA-JPL. Чтобы ознакомиться с частью 1, нажмите здесь. В нем представлены усвоенные уроки того, как упростить стек датчиков для работы в реальном мире и обеспечить точную одометрию, картографирование, навигацию и дистанционное управление. Приняв четкие компромиссы, вы можете значительно сократить расходы, сложность кода и крайние случаи сбоев в производстве, а также повысить точность оценок позиционирования в 10 раз и более.
Нас часто спрашивают рекомендации по датчикам от стартапов в области робототехники, и оказывается, что есть несколько очень распространенных настроек, которые мы видим среди парка наших клиентов в различных приложениях, которые работают очень хорошо, в то время как другие не работают, либо по стоимости, точности или причины надежности.
Удивительно, насколько мало информации о наиболее часто используемых датчиках. Поиск в Google расскажет вам о тактильных датчиках, датчиках температуры и фотоэлектрических датчиках, но это определенно не мой первый выбор, когда я представляю, что мой робот будет использовать, чтобы ощущать мир во время путешествия со скоростью 2 метра в секунду.Я недавно проделал это упражнение, когда искал датчики для своего марсохода или, по большей части, это те же датчики, которые вы можете использовать для своего колесного автономного мобильного робота.
Датчики… Чем меньше, тем лучше
Я знаю, это заманчиво. Вы обнаруживаете, что одометрия плохо влияет на вашего робота, и сразу же вы (все инженеры-робототехники) с энтузиазмом относитесь к интеграции нового датчика в робота. «IMU компенсирует ошибки из-за пробуксовки колес», а «монокулярная камера с оптическим потоком будет намного точнее».
Стек сенсоров на моем марсоходе: веб-камера Logitech позволяет удаленно выполнять съемку, следить за людьми и выполнять визуальную одометрию. SICK TIM561 обеспечивает отличное картографирование на открытом воздухе, а небольшой MPU6050 в корпусе вездехода улучшает одометрию на пересеченной местности.
Это правда, что дополнительные датчики имеют большое значение. Мне было легко увлечься добавлением нескольких камер на марсоход, но потом я потратил три часа, пытаясь выяснить, почему их нельзя запустить одновременно, а также мне пришлось постоянно откалибровать их выравнивание.На скользкой местности одометрия колес становится практически бесполезной, камеры чувствительны к изменениям освещенности, инерционные блоки смещаются, но все они выходят из строя в разных сценариях. Но чаще всего увеличение количества датчиков — неправильный ответ. Почему?
Больше датчиков — неправильный ответ:
- Вместо этого настройте модель одометрии — скорее всего, существующая одометрия может быть лучше.
Хорошая одометрия из одного источника имеет большое значение. Для многих компаний, с которыми мы работали, одометрия является виновником — настройка одометрии — это очень часто шаг, который пропускают — и в следующем блоге я расскажу, как вы можете увеличить свою одометрию, правильно выполнив несколько простых вещей.
- Больше датчиков не гарантирует лучшей локализации — пусть это вас не вводит в заблуждение — не существует такой вещи, как «установка другого датчика и улучшение SLAM». Если ваш новый датчик дает большие выбросы или значительно дрейфует, и вы не настроили для него алгоритм слияния или фильтрации должным образом, у вас теперь будет худшая одометрия. Вам придется иметь дело с внешней калибровкой, удалением выбросов, настройкой ковариации и сложными алгоритмами слияния. Часто эта интеграция вводит увеличенное количество более сложных переменных, что приводит к незначительному повышению или, как правило, к снижению точности.
- Слияние и стабильность датчиков экспоненциально сложны — больше датчиков означает больше библиотек, которые нужно проанализировать, чтобы заставить их работать должным образом. Это означает больше кабелей и правил udev. Он будет потреблять больше энергии из-за вашего и без того ограниченного срока службы батареи, потому что вам нужно будет запитать датчик и вам потребуется больше вычислений. В зависимости от датчика, ваш робот станет дороже и сложнее в производстве. Все сталкиваются с ограничениями шины USB как по мощности, так и по пропускной способности при одновременном использовании нескольких камер, лидара и других датчиков, и эти проблемы часто трудно отладить.
- Больше данных обычно не означает лучшую автономность — спросите себя: если я добавлю этот дополнительный датчик, буду ли я значительно ближе к автономности? Могу ли я удаленно вмешаться, когда возникает крайний случай, используя вместо этого дистанционное управление (Freedom Pilot)? Многие датчики выдают больше данных, но они не являются необходимыми для того, чтобы ваш робот выполнял автономные задачи.
С трудом заработанный стек датчиков
Перед тем, как выбрать датчик, определитесь, что он будет делать для вас. Победителями стали сенсоры, которые выполняют несколько функций, поэтому вы можете получить от них максимальную отдачу.
Например, датчик глубины, используемый для оценки положения объекта, может использоваться как камера TeleOp, а также использоваться для обнаружения препятствий во время автономной навигации. Помимо цены и функциональности, ищите датчики, которые имеют сильную текущую поддержку сообщества, предпочтительно с библиотеками с открытым исходным кодом. Сильная поддержка обычно означает наличие хорошей документации и надежной библиотеки, что избавит от многих часов или дней боли.
Исправьте одометрию колеса
В каждом из них дана одометрия колеса.Бывают случаи, когда одометрия колеса не работает, но редко приносит больше вреда, чем помощи. Очень простая вещь, которую вы должны проверить на месте, — это точность вашей одометрии при линейном вождении и при поворотах на поверхностях, на которых вы ожидаете выполнять задачи. Если ваш робот использует дифференциальный привод и находится на поверхности, он будет значительно скользить, поэтому вам потребуются другие настройки, чтобы сделать его точным. Это самый дешевый способ значительно повысить точность, и я подробно писал о том, как это сделать здесь.
Не важно использовать монокулярную камеру
Простую камеру можно исключить из правила: «чем меньше, тем лучше». Я все еще время от времени сталкиваюсь с роботами без установленной на них камеры, но я настоятельно рекомендую иметь хотя бы одну. Даже в дешевых современных автомобилях есть хотя бы камера заднего вида. Ваш робот тоже должен.
Камеры необходимы для удаленной оценки того, что происходит с вашим роботом, и большинство из них работают с Linux по принципу plug-n play. Если вы не используете его для оценки спелости фруктов, вам также не понадобится высокое разрешение. Вот мой лучший выбор по цене, качеству и простоте настройки:
- Spinel 2MP 30FPS — отличная камера без платы со сменными объективами.
- Если вы ищете камеру в футляре, обратите внимание на Logitech C270. Не выбирайте камеру Logitech, я обнаружил, что у некоторых есть проблемы из-за способа кодирования потока.
- Если вы используете Raspberry Pi, я считаю, что Raspicam со сменными линзами отлично подойдет. Однако он поставляется с ленточным кабелем, который может быть трудно подключить.Объектив «рыбий глаз» отлично подходит для дистанционного управления роботом, так как вы можете видеть больше окружающего его пространства.
Примечание о камерах — существует очень большая разница в пропускной способности USB или шины, если камера отправляет сжатые или несжатые изображения. Если вам не нужно несжатое видео (большинство людей этого не делает), вы можете значительно сэкономить пропускную способность шины, установив формат mjpeg, а не rgb или yuyv. Если вы подключаетесь через USB 2, это обязательно. Если вы подключаетесь через USB 3, если у вас много систем на одной шине, это действительно может помочь снизить пропускную способность, если у вас много систем на одной шине.
Кроме того, большинству приложений требуется не более 640 x 480 пикселей. Если у вас красивая камера 4k, используйте ее, но установите меньшее разрешение для вывода.
2D-лидар обеспечивает навигацию, простую безопасность и другие важные функции
Стоимостьлидаров значительно снизилась и будет продолжаться. Они могут быть полезны для одометрии (например, лазерного сканера ROS), когда одометрия вашего колеса не очень хороша. Например, они полезны, когда вы используете четырехколесный мини-погрузчик с большой грузоподъемностью или ваш ровер движется по скользкой местности и быстро, как тротуарный робот.Они обычно используются для замыкания цикла или в gmapping для обновления частиц и создания карты.
Однако они не работают, когда их мало: длинные коридоры и открытые пространства означают, что вам придется полностью полагаться на одометрию. Это проблема только в том случае, если ваш робот не может позже определить свое местоположение. Вам действительно нужна точная локализация в таких ситуациях? Когда ваш робот находится на неровной местности, лучше подумайте о 3D-лидаре, но он намного дороже.
Я рекомендую линейку RPLidar для начинающих пользователей.Модели A2 и A3 — отличный выбор, а более свежий S1 можно сделать водонепроницаемым и иметь впечатляющий диапазон 40 м. У них есть несколько версий каждого, в зависимости от требуемого диапазона. Обратите внимание, что предлагаемый диапазон является максимальным, и вы должны убедиться, что функции, которые ваш робот должен точно видеть, находятся в пределах этого диапазона. Бонус в том, что вы можете взаимодействовать с ними через TTL / UART, особенно если вы похожи на меня и стараетесь как можно больше держаться подальше от USB. Для уличных транспортных средств я рекомендую широкий выбор лидаров SICK, которые являются шагом вперед с точки зрения качества и цены, но, как и RPLidar, имеют большое сообщество робототехников и надежные пакеты ROS.У моего марсохода SICK TIM561.
Камеры глубины
Я пробовал довольно много датчиков глубины с тех пор, как они перестали производить Kinect, и, хотя есть хорошие датчики, линейка RealSense является самой сильной в своей ценовой категории. Существует несколько методов получения глубины, и их необходимо понимать при выборе датчика, который хорошо работает в среде вашего робота. Ребята из RealSense написали об этом отличный блог. В частности, я бы порекомендовал D435i или D415.D435i имеет более низкое разрешение, чем D415, но имеет большее поле зрения и оснащен встроенным IMU.
Эти датчики глубины намного шумнее, чем 3D-лидары, и имеют меньший диапазон (даже RealSense L515 на основе ToF имеет максимальный диапазон 9 м), но они создают более плотное облако (если вы не готовы выложить много денег), и вы не нужно выполнять внешнюю калибровку камеры, чтобы информация о глубине согласовывалась с изображениями RGB. Это делает их отличным инструментом для понимания сцены, оценки позы и манипуляций.
Однако во многих случаях наличие большего количества данных не всегда лучше. Вам действительно нужна камера глубины, или может ли двумерный лидар и плата за 60 долларов за RGB-камеру дать вашему роботу то, что ему нужно для успеха? Данные глубины значительно увеличивают необходимые вычислительные ресурсы ЦП и ГП, а также могут привести к значительно более сложным алгоритмам, которые не всегда стабильно работают без значительной настройки.
Другие датчики для рассмотрения
- Радар миллиметрового диапазона — реже используется в небольших роботах из-за более низкой точности и разрешения, но работает лучше, чем визуально-инерционная одометрия (VIO) в сложных условиях, таких как дождь, дым и пыль.Обычно он может похвастаться большей дальностью, чем лидар.
- Бамперы — часто упускаются из виду как датчик, но это отличный последний рубеж безопасности и в некоторых случаях отличный способ локализовать объекты, мягко врезавшись в них.
- IMU — крошечные, дешевые, маломощные и почти бесплатные 6DOF оценки позы. Они состоят из акселерометра и гироскопа, а иногда даже магнитометра. Они очень склонны к заносу, но представляют собой отличное сочетание для недорогих роботов, которые страдают от скольжения при ускорении. MPU6050 от SparkFun имеет хорошую поддержку и должен хорошо работать с большинством роботов.
- 3D-лидар — если вы будете изготавливать несколько роботов, они, вероятно, будут слишком дорогими, но если вы настроите его, Ouster, Velodyne и SICK создадут отличные 3D-лидары.
Даже если вы не используете ROS, мы рекомендуем использовать их стандарты сообщений, чтобы они хорошо отображались на вкладке Stream в веб-приложении Freedom.
Выше представлен вид из вкладки Freedom Stream, на котором показаны IMU, угол поворота, GPS, камеры и другие ключевые датчики на автономном автомобильном стеке. Имея возможность объединять и просматривать все данные вместе, вы можете значительно упростить отладку проблем с датчиками и определить, как правильно выровнять их во времени и пространстве.
Советы по позиционированию датчиков
Теперь, когда вы выбрали датчики, пора подумать, где их прикрепить к роботу. Я обнаружил, что это сложный и повторяющийся процесс, независимо от датчика. Мобильные роботы покачиваются и подпрыгивают, когда они ускоряются, натыкаются на предметы и перемещаются в тесноте.
Расположите монокулярные камеры для облегчения навигации
Для монокулярной камеры, используемой для удаленного управления, рассмотрите возможность установки «камеры от третьего лица», которая позволит вам видеть часть робота, пока вы им управляете. Я обнаружил, что с ним намного легче ориентироваться в ограниченном пространстве, так как вы лучше понимаете относительный размер робота.
Один из способов продумать свое позиционирование — это вернуться к перспективам от первого и третьего лица в ваших любимых видеоиграх.У них должен быть достаточно широкий обзор, чтобы вы не ударяли по стенам, они не должны быть настолько широкими, чтобы вы не могли четко видеть предметы в центре далеко, и они должны быть правильной высоты / расположения, чтобы вы понять, как физический робот соответствует окружающей среде.
My Mars Rover имеет камеру от третьего лица, прикрепленную к задней части, и камеру от первого лица спереди, которая не видит никаких частей робота. В Pilot гораздо проще использовать камеру от третьего лица.
Позиционируйте камеры глубины и 3D-лидар для захвата ключевой области интереса
Для любых 3D-лидаров или камер (глубины) я бы рекомендовал расположить их так, чтобы их поле обзора (FOV) перекрывалось. Хотя вы можете выполнять калибровку по движению эго, перекрытие позволяет выполнять калибровку гораздо точнее и быстро проверять калибровку с помощью калибровочных целей. Если вы используете датчик для определения местоположения или картографирования, наведите датчики на объекты, на которые вы выполняете локализацию.Если вам нужна действительно хорошая глобальная локализация для комнаты, убедитесь, что ваши датчики указывают на фиксированные элементы на стенах. Если вместо этого вы хотите, чтобы ваш робот локализовался в приспособлениях или мебели, которые могут немного перемещаться со временем, вы позаботитесь о том, чтобы они отображались на видном месте в данных вашего датчика. Возможно, вы не будете точно локализованы относительно стен, но это не так важно.
Увеличить двумерный лидар
Если вы решите прикрепить 2D-лидар к верхней части робота, чтобы он имел полный обзор на 360 градусов, ваш робот может пропустить определенные препятствия, которые могут привести к тому, что робот столкнется с ними.Я бы порекомендовал установить лидар на передней части вашего робота на уровне колен с углом обзора не менее 200 градусов, чем больше, тем лучше. Высовывайте его слишком далеко, и вы можете повредить его, если робот столкнется с чем-то, а если он оставит след робота, перемещение в ограниченном пространстве станет намного сложнее. В результате у большинства роботов, использующих 2D-лидар, будет тонкая щель на высоте колена, позволяющая лазерным лучам проходить через робота. Также учитывайте среду, в которой будет работать робот, и убедитесь, что высота лидара улавливает наиболее распространенные препятствия, с которыми робот может столкнуться.
На более безопасных роботах вы увидите два двумерных лидара. Один в переднем углу, а другой в противоположном углу.
Как выглядит ваш с трудом заработанный стек датчиков?
Тщательное изучение того, какие датчики вам нужны, имеет большое значение, но указанные выше датчики — отличное начало, в основном благодаря их отличной поддержке со стороны сообщества. Многие алгоритмы разработаны с учетом комбинации этих общих датчиков, что позволяет сократить время разработки и сосредоточиться на своем приложении.
Я всегда рад слышать об оригинальных способах использования новых датчиков или интересных установках. Сообщите мне, есть ли какие-либо датчики, которые нужно добавить в этот список, или есть ли какие-либо визуализации, которые вы хотели бы увидеть на вкладке Stream ([email protected]).
Приложение G — Технологические решения для сенсорных задач TSU | Как сделать солдата решающим на полях сражений будущего
• Сенсорная технология должна создавать решающее преимущество и никоим образом не мешать другим задачам, критически важным для операций отряда.Процесс постановки задач, сбора, обработки, использования и распространения (TCPED) технологии должен быть тщательно разработан с полным вниманием к факторам взаимодействия человека и системы.
• Сенсорная технология должна быть совместимой и иметь модульную конструкцию.
• Солдаты должны тренироваться с доступными сенсорными технологиями. Понимание возможностей и ограничений доступной технологии имеет решающее значение.
• Беспилотные датчики (необслуживаемые наземные датчики (ПХГ), беспилотные летательные аппараты (БПЛА), микро-летательные аппараты (MAV) и т. Д.) можно использовать для расширения диапазона и влияния отряда. Необходимо создать беспрецедентную степень автономной работы платформы и датчиков.
• С учетом достижений в сетевой интеграции и дальности поражения стрелкового оружия командир небольшого отряда должен иметь возможность «видеть» движение на расстоянии до 1800 метров на любой местности и способность определять характер этого движения (вооруженные люди или гражданские лица) к 900 метров. 2
• Ограничение локального диапазона действия обеспечивает использование датчиков с соответствующим пространством, весом и мощностью (SWAP) и ограничивает информацию, предоставляемую отряду, наиболее актуальной.Особое внимание следует уделить архитектуре датчика и операционной среде. Например, может ли датчик использовать передачи вышек сотовой связи в качестве источника освещения для индикации движущихся целей?
• Сенсорная технология должна разрабатываться с полным учетом ролей и обязанностей каждого члена отряда.
• Было бы разумно распределить возможности между членами отряда.
Датчики могут быть пассивными или активными. Поскольку пассивным датчикам не требуются собственные источники освещения, они, как правило, более скрытны, чем их активные аналоги.Тепловизоры и приемники сигналов разведки (SIGINT) являются примерами режимов пассивного зондирования. В активных режимах используются передатчики для передачи энергии; эта переданная энергия совпадает с целевой импульсной характеристикой, чтобы получить целевой сигнал на приемнике. Радары и лазерные дальномеры являются примерами активных сенсорных систем. Как правило, пассивные системы дешевле, легче и потребляют значительно меньше энергии для работы.
SWAP и стоимость (SWAP-C) являются основными ограничениями для решений в области оборудования и производительности, достижимой с помощью данной сенсорной технологии.Например, радар определения местоположения оружия может использоваться на передовой оперативной базе, но по практическим причинам (размер, вес, мощность и развертывание) не будет сопровождать отряд во время типичного боя. Важно учитывать набор задач отряда и
____________________
2 Исследование кольца 900–1800 м с помощью оптики нетривиально. Скорее, маломощный радар и SIGINT могут использоваться для информации SA, а затем могут сигнализировать EO / IR для характеристики цели.Подходом для удовлетворения этих потребностей является сеть датчиков. Датчики, входящие в состав тактического небольшого блока (TSU), могут соответствовать требованиям ближнего действия, в то время как сетевой доступ к вспомогательным системам датчиков может удовлетворить потребности дальнего действия.
% PDF-1.4
%
1 0 obj
> / Metadata 2 0 R / Outlines 11 0 R / OutputIntents 12 0 R / PageLayout / OneColumn / Pages 3 0 R / StructTreeRoot 13 0 R / Тип / Каталог >>
эндобдж
2 0 obj
> поток
2014-07-07T23: 47: 10-06: 002014-07-07T23: 46: 19-06: 002014-07-07T23: 47: 10-06: 00 Acrobat PDFMaker 10. 1 для Worduuid: abddbaac-ce44-41e4-8715-54bf826af179uuid: 5861308b-d8f7-449e-9f16-6e090eac32efapplication / pdf




Сравнение параметров дождевых осадков и DSD между Micro Rain Radar, двумерным видео и дисдрометрами Parsivel2, а также S-Band Dual-Polarization Radar
% PDF-1.4 % 1 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 2 0 obj > транслировать doi: 10.1175 / JTECH-D-19-0085.110.1175 / JTECH-D-19-0085.1 Сравнение параметров дождевого дождя и DSD между Micro Rain Radar, двумерным видео и Parsivel 2 дисдрометрами и S-Band Dual-Polarization Radar : // dx.doi.org/10.1175/JTECH-D-19-0085.12020-04-10false10.1175/JTECH-D-19-0085.1

OpenCV: автоматическое распознавание лицензий / номерных знаков (ANPR) с Python
Получите
мгновенный доступ к моим репозиториям исходного кода, Jupyter Notebooks, видеоурокам и онлайн-курсам. ВЕСЕННЯЯ РАСПРОДАЖА: 25% СКИДКА на все членства!
До конца:
Как вы хотите заплатить?
- Доступ к централизованным репозиториям кода для все 400+ руководств на PyImageSearch
- Простая загрузка в один клик для кода, наборов данных, предварительно обученных моделей и т. Д.
- Полный доступ к PyImageSearch University
- 19ч 26м видео по запросу
- 12 курсов по основам компьютерного зрения, глубокого обучения и темам OpenCV
- 12 Свидетельств о выполненных работах
- Новые курсы выпускаются каждый месяц , гарантируя, что вы будете в курсе самых современных методов
- 304 руководств и загружаемых ресурсов
- Предварительно настроенные блокноты Jupyter в Google Colab для более 200 руководств PyImageSearch
- Запустите все примеры кода в своем веб-браузере — работает в Windows, macOS и Linux (конфигурация среды разработки не требуется!)
- Доступ на мобильном телефоне, ноутбуке, настольном компьютере и т. Д.
PyImageSearch University — действительно лучшая степень магистра компьютерного видения, которую я бы хотел получить, когда начинал. Возможность получить доступ ко всем руководствам Адриана на одной проиндексированной странице и начать играть с кодом, не переживая кошмар настройки всего, — это просто потрясающе.
Саньям Бутани Инженер по машинному обучению и 2 мастера Kaggle10/10 рекомендую.
Почему стоит присоединиться к университету PyImageSearch?
Simple — вам нужна структурированная программа , которая поможет вам изучить компьютерное зрение, глубокое обучение и OpenCV.
Вы, вероятно, уже потратили много времени, читая бесплатные материалы в Интернете, собирая по кусочкам фрагменты кода и просто спотыкаясь, пытаясь «соединить точки», не имея представления о том, какова общая картина (или как вы собираемся туда добраться).
По правде говоря, именно так я изучал компьютерное зрение еще в аспирантуре. Тогда не было блогов и ресурсов вроде PyImageSearch в Интернете. Я слепо спотыкался.В конце концов я нашел свой путь … , но я бы не рекомендовал тот путь, который выбрал для вас.
Есть способ получше — PyImageSearch University. Внутри PyImageSearch University вы получите пошаговые инструкции, которые проведут вас от уровня компьютерного зрения и глубокого обучения новичок до мастера.
И, что самое важное, я постоянно обновляю PyImageSearch University с новыми учебными пособиями, курсами, загрузками кода, записными книжками Jupyter и видеоуроками на еженедельной основе. В сети нет другой подобной программы.
Надеюсь увидеть вас внутри.
Какие курсы включены в PyImageSearch University?
В PyImageSearch University есть 12 курсов. Кроме того, каждый месяц выпускается новый курс .
- OpenCV 101 — Основы OpenCV
- OpenCV 104 — Гистограммы
- Приложения для лиц 102 — Распознавание лиц
- Аппликации для лица 102 — Основы лицевых ориентиров
- Дополненная реальность 101 — Контрольные точки и маркеры
- Глубокое обучение 120 — Регрессия с CNN
- Глубокое обучение 130 — Настройка гиперпараметров
- Siamese Networks 101 — Знакомство с Siamese Networks
- Image Adversaries 101 — Intro to Image Adversaries
- Обнаружение объектов 101 — Простое обнаружение объектов
- Обнаружение объектов 201 — Основы обнаружения объектов с помощью глубокого обучения
- Обнаружение объекта 202 — Регрессия ограничивающей рамки
Почему бы не разместить весь ваш код, наборы данных, предварительно обученные модели и т.

Если вы еще не знали, GitHub накладывает ограничения на размер файла. — если у вас есть файл размером более 100 МБ, GitHub не позволит вам добавить его в репозиторий.
Это создает небольшую проблему, потому что мы часто обучаем модели на пользовательских наборах данных изображений, размер которых превышает 100 МБ. Точно так же выходные сериализованные модели могут быть легко 100 МБ или более.
После 7 с лишним лет использования PyImageSearch я обнаружил, что для любого учебника, который я написал, читателям просто нужен весь исходный код, предварительно обученные модели, наборы данных и т. Д. в одном файле .zip, таким образом они могут загрузить код, разархивировать его и немедленно запустить код.
То, что вы не хотите , — это клонировать репо из GitHub, а затем потратить следующие 20 минут на поиск в Google исходного набора данных, который использовался для обучения модели, самой предварительно обученной модели и т. Д. и поискать утомительно, , но это также пустая трата вашего времени.
Моя цель — помочь вам овладеть компьютерным зрением и глубоким обучением — и для этого я сохраняю весь свой код , наборы данных и т. Д.внутри центрального репозитория мастерства внутри PyImageSearch University. После присоединения вы получите мгновенный доступ к основному репо.
Почему бы не сделать PyImageSearch University бесплатным?
Качественные руководства и сопутствующие примеры кода не растут на деревьях — их нужно создавать.
Позвольте мне поделиться с вами небольшой статистикой:
- Создание каждого учебника по PyImageSearch занимает около 40-60 человеко-часов.
- Это примерно 3500-4500 долларов за каждый пост
- Я опубликовал более 400 руководств, опубликованных на PyImageSearch (из них новых, руководств публикуются каждый понедельник в 10:00 EST)
- Это означает, что я уже предлагаю контент на сумму более 1400 000 долларов бесплатно
Я подумал о том, чтобы разместить все свои 400+ руководств за ценой (напр.