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更安全的空间数据分析

发布时间:2019-01-10 22:08:02

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想象一下,能够实时预测一个没有经验的飞行员不稳定的飞行路径。

QUT研究人员利用数据分析来构建一种算法,可以比现有方法更快,更准确地预测任何物体的轨迹。

“如果它有一条轨迹,我们可以预测它,”克林顿福克斯教授说,他领导着昆士兰科技大学科学与工程系的视觉和信号处理研究学科。 “在国防环境中,这个工具可以帮助提高对自有资产和敌方资产和空域的态势感知能力。

“它可以应用于空域,军事基地,公共交通或购物中心 - 任何你想分析运动的地方。”

这种独特的算法结合了两种机器学习技术来分析和预测实时轨迹 - 深度神经网络和内存网络。

福克斯教授说:“从本质上讲,它的目的是测量轨迹并预测轨迹。”

“但是当它接收目标物体的轨迹时,它也会吸收相邻物体的轨迹,以便了解目标周围的物体以及物体的移动方式”。

“此外,它利用了存储历史轨迹的存储网络,用于同一位置 - 这些尝试模仿人类记忆的工作方式”。

“这两组数据然后由另一个子网分析,确定目标下一步的位置。”

为了确保稳健性,研究人员使用不同的大数据集训练算法,包括布里斯班机场的空中交通管制数据,QUT行人交通的雷达和摄像机数据以及爱丁堡和纽约的行人轨迹数据库。

“它可以在几秒钟内处理大约1000次预测,”另一项首席研究员Simon Denman博士说。

“利用2015年恶劣天气事件中的布里斯班机场数据,我们能够测试我们的算法在这种动态情况下的应对情况”。

“它的预测非常准确,因为它考虑了先前的飞行员在类似条件下的行为,以预测目标飞行员下一步可能做的事情”。

“在民用空域,这种算法可以帮助管理无人机,我们可以看到,这可能是一个越来越拥挤和受限制的空域。”

该团队希望将来扩展该项目,以研究该算法如何用于优化飞行路径和旅行路线。

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