据国外媒体报道，陆军研究实验室(ARL)向中弗罗里达大学(UCF)投资450万美元，开发基于计算机视觉的智能导航系统，供GPS不可用或受干扰时使用。
与网络副驾驶一样，该系统将使用人工智能和机器学习来评估车辆和无人机(UAV)捕获的地形的计算机成像，从而支持地面车辆的导航。该系统还将帮助驾驶员在复杂地形中确定位置并到达指定地点。
(来源:中佛罗里达大学)
该项目的首席研究员、UCF光学和光子学院(CREOL)助理教授凯尔·伦肖(Kyle Renshaw)说:“对于军队来说，对手经常干扰或GPS信号，因此在没有GPS的环境中正确导航非常重要。该系统可以支持在无人机上安装非机载传感器的地面车辆，从而在复杂的城市环境中提供额外的透视感知，并检测危险。”
该系统将使用地理空间数据库来识别与图像相关的地标，并将通过视频跟踪物体的运动以评估运动。Renshaw表示，虽然通过三角测量和相对运动进行定位并不是一个新概念，但研究人员正在使用人工智能将它们结合起来，使定位更加精确和自主。
参与该项目的UCF学院成员还包括计算机科学教授兼UCF计算机视觉研究中心主任Mubarak Shah、UCF计算机科学系和计算机视觉研究中心副教授Abhijit Mahalanobis和UCF光学和光子学院高级研究科学家Robert Crabbs。
UCF和卡耐基梅隆大学是美国仅有的两所开设计算机视觉硕士课程的大学，UCF的计算机视觉研究中心是美国排名最高的计算机视觉项目之一。
沙阿说:“克里奥尔研究人员是传感器和光学以及数据收集和整合方面的专家，而CRCV在计算机视觉和机器学习领域处于领先地位。CRCV的研究人员将开发算法，自动分析CREOL团队收集的数据，从任务图像中提取相关特征，并将它们与GPS故障导航的地理标记参考图像进行匹配。”
二十年来，沙阿一直致力于地理空间定位的研究。他认为，受新的深度学习启发的计算机视觉方法的性能得到了显著提高，这将推动科学的进一步发展。沙阿说:“有了大量数据和强大的计算能力，我们可以做很多事情。”
该团队还将与亚利桑那大学在红外成像系统方面拥有丰富经验的研究员Ron Driggers和孟菲斯大学的Eddie Jacobs合作。其中，埃迪·雅各布斯(Eddie Jacobs)拥有丰富的无人机经验。
在获得资助后，伦肖说:“我非常期待与ARL和世界一流的研究团队合作，为陆军解决一些真实、重要和紧迫的问题。当然，所研究的技术和解决方案也可以应用到其他领域，比如自动驾驶、边境安全甚至灾难应对。”这个项目的资助期是四年。ARL将首先资助该项目两年，然后选择是否继续资助该项目。据国外媒体报道，陆军研究实验室(ARL)向中弗罗里达大学(UCF)投资450万美元，开发基于计算机视觉的智能导航系统，供GPS不可用或受干扰时使用。
与网络副驾驶一样，该系统将使用人工智能和机器学习来评估车辆和无人机(UAV)捕获的地形的计算机成像，从而支持地面车辆的导航。该系统还将帮助驾驶员在复杂地形中确定位置并到达指定地点。
(来源:中佛罗里达大学)
该项目的首席研究员、UCF光学和光子学院(CREOL)助理教授凯尔·伦肖(Kyle Renshaw)说:“对于军队来说，对手经常干扰或GPS信号，因此在没有GPS的环境中正确导航非常重要。该系统可以支持在无人机上配备非机载传感器的地面车辆，从而在复杂的城市环境中提供额外的视角感知……树人和探测危险。"
该系统将使用地理空间数据库来识别与图像相关的地标，并将通过视频跟踪物体的运动以评估运动。Renshaw表示，虽然通过三角测量和相对运动进行定位并不是一个新概念，但研究人员正在使用人工智能将它们结合起来，使定位更加精确和自主。
参与该项目的UCF学院成员还包括计算机科学教授兼UCF计算机视觉研究中心主任Mubarak Shah、UCF计算机科学系和计算机视觉研究中心副教授Abhijit Mahalanobis和UCF光学和光子学院高级研究科学家Robert Crabbs。
UCF和卡耐基梅隆大学是美国仅有的两所开设计算机视觉硕士课程的大学，UCF的计算机视觉研究中心是美国排名最高的计算机视觉项目之一。
沙阿说:“克里奥尔研究人员是传感器和光学以及数据收集和整合方面的专家，而CRCV在计算机视觉和机器学习领域处于领先地位。CRCV的研究人员将开发算法，自动分析CREOL团队收集的数据，从任务图像中提取相关特征，并将它们与GPS故障导航的地理标记参考图像进行匹配。”
二十年来，沙阿一直致力于地理空间定位的研究。他认为，受新的深度学习启发的计算机视觉方法的性能得到了显著提高，这将推动科学的进一步发展。沙阿说:“有了大量数据和强大的计算能力，我们可以做很多事情。”
该团队还将与亚利桑那大学在红外成像系统方面拥有丰富经验的研究员Ron Driggers和孟菲斯大学的Eddie Jacobs合作。其中，埃迪·雅各布斯(Eddie Jacobs)拥有丰富的无人机经验。
在获得资助后，伦肖说:“我非常期待与ARL和世界一流的研究团队合作，为陆军解决一些真实、重要和紧迫的问题。当然，所研究的技术和解决方案也可以应用到其他领域，比如自动驾驶、边境安全甚至灾难应对。”这个项目的资助期是四年。ARL将首先资助该项目两年，然后选择是否继续资助该项目。
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