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Les Drones pourraient aider les randonneurs perdus à trouver les sentiers à suivre


Après quelques essais sur le terrain, un quadrirotor est un peu plus performant que les humains à trouver et à suivre une piste précédemment invisible (Crédit: Université de Zurich) Il devient de plus en plus probable que dans un avenir pas trop lointain, ce soit un robot qui vous trouve si vous êtes pris au piège dans les décombres d’un site ou a eu lieu une catastrophe. Maintenant, nous cherchons comment un drone pourrait venir à votre aide si vous devez vous perdre dans les bois. En effet, les scientifiques ont mis au point un logiciel basé sur l'apprentissage machine qui permet déjà au Drone de suivre les chemins de façon plus performante que les humains de la forêt. Le programme a été créé par des chercheurs de l'Université de Zurich, l'Università della Svizzera italiana, et l'Université des Sciences et des Arts appliqués de la Suisse italienne. Dans le cadre de son développement, les membres de l'équipe ont passé plusieurs heures de marche le long des sentiers dans les Alpes suisses, en prenant plus de 20.000 photos avec un appareil fixé sur leur casque. Le logiciel analyse ces images, en utilisant un réseau de neurones comportant les caractéristiques distinctes (et parfois subtiles) qui différencient une piste du milieu environnant.

Le système a ensuite été utilisé dans un drone quadrirotor, qui a été équipé de deux caméras vidéo de vision stéréoscopique par ordinateur. Lorsqu'il est placé sur une piste précédemment invisible, le drone a été en mesure de s'orienter et suivre le sentier avec un taux d'exactitude de 85 pour cent de manière autonome - l'homme, en revanche, a marqué 82 pour cent. Il est à espérer que finalement, plusieurs drones pourraient être combinés avec des équipes de recherche et de sauvetage humains, ce qui permettrai de couvrir une plus grande surface dans le même laps de temps. En outre, l'appareil pourrait être utilisé pour vérifier les sentiers dangereux, ce qui minimise le risque pour les chercheurs humains. Avant que cela puisse être opérationnel, cependant, le système doit être développé davantage. Dans sa forme actuelle, par exemple, il n’est toujours pas en mesure d'identifier les objets comme étant l'homme quand il les trouve. Un document sur la recherche a été publiée récemment dans la revue IEEE robotique et l'automatisation des Lettres. Source: Université de Zurich

ENGLISH VERSION

Drones could follow trails to find lost hikers

  • Ben Coxworth

  • February 10, 2016

  • 2 PICTURES

In field tests, a quadcopter was slightly better than humans at finding and following a previously-unseen trail (Credit: University of Zurich)

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It's becoming increasingly likely that in the not-too-distant future, a robot may be what finds you if you're trapped in rubble at a disaster site. Now, it's also looking like a drone might come to your aid if you should get lost in the woods. That's because scientists have developed machine learning-based software that already allows quadcopters to follow forest paths better than humans.

The program was created by researchers at the University of Zurich, the Università della Svizzera italiana, and the University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland.

In the course of its development, team members spent several hours hiking along trails in the Swiss Alps, taking over 20,000 photos with a helmet-mounted camera as they did so. The software analyzed these images, using a deep neural network to teach itself the distinct (and sometimes subtle) features that differentiate a trail from the surrounding environment.

The system was then used in a quadcopter, which was equipped with two video cameras for stereoscopic computer vision. When placed on a previously-unseen trail, the drone was able to autonomously orient itself and follow the trail with an 85 percent accuracy rate – humans, by contrast, scored 82 percent.

It is hoped that eventually, multiple drones could be combined with human search-and-rescue teams, allowing a greater area to be covered within the same amount of time. Additionally, the aircraft could be used to check hazardous trails, minimizing the risk to human searchers.

Before that can happen, however, the system needs to be developed further. In its current form, for instance, it's still not capable of identifying objects as being humans when it finds them.

A paper on the research was recently published in the journal IEEE Robotics and Automation Letters.

Source: University of Zurich

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