Publication: Etude comparative de poursuite optronique et classification pour la lutte anti-drones

Publication : juin 2023

L'expansion rapide des drones autonomes dans de nombreuses situations, tant dans l'industrie que dans l'armée, fait naître le besoin d’avoir recours à des systèmes efficaces de surveillance et de lutte anti-drones car ces nouveaux véhicules aériens créent de nouvelles menaces pour la sécurité des personnes et des biens.

Ces systèmes contiennent généralement une variété de capteurs et d'effecteurs, y compris des capteurs vidéo utilisés à la fois pour la confirmation humaine d'un éventuel drone menaçant et pour le pilotage visuel des effecteurs utilisés pour contrer une menace aérienne.

Dans ce cas, la performance du système dépend de la précision de la chaîne d'algorithmes (classification, localisation et identification de la menace) utilisée pour le suivi vidéo.

Dans cet article, nous étudions une approche originale pour le suivi vidéo de cibles temporellement stable.

Plus précisément, nous utilisons des algorithmes de pointe pour la détection sémantique d'objets, puis nous les consolidons avec une méthode d'estimation de posture pour améliorer la performance de perception. Cet article compare différentes approches sur des données réelles.

Cet article a été présenté par CS GROUP à la SPIE Defense + Commercial Sensing Conference, qui s’est tenu à Orlando, aux États-Unis, du 30 avril au 4 mai 2023 :  Lien vers le site internet

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