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巨量資料開啟無人機飛行時代

上網時間: 2015年05月07日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:巨量資料  無人機  概率性時空模型  反盜獵引擎  IED 

作者:胡百安

無人機的應用領域正逐漸擴大,除了空中拍攝與偵察以外,結合巨量資料(big data)還能更進一步深入動物或森林保護區對抗盜獵與濫墾濫伐、偵測糧食作物生長以及尋找迷途者等許多其他目的。

過去七年來,美國馬里蘭大學(University of Maryland)先進電腦研究所客座教授Tom Snitch一直致力於研究概率性時空模型,利用他手邊可接觸到的各種資料類型以及多種變數,希望能為監視用無人機定義出最佳飛行路線,使其得以擴展至更多的應用以及更有效率地執行任務。

Snitch的工作結合使用巨量資料(歷史資料和各種衛星成像資源),從伊拉克和阿富汗戰爭期間就開始了,當時他嘗試預測路邊簡易爆炸裝置(IED)的風險,然後派出監視無人機(UAV),檢查在他的演算法中產生的熱點。

Snitch透露,“很多時候,透過派遣無人機飛抵預測性演算法指示的熱點地區,我們能夠在美國軍隊衛兵採取特定行動之前幾個小時看到有人在放置IED,甚至還能回播視訊追蹤放置IED的人回到生產該爆炸裝置的炸彈工廠。”

這種智慧工作當時並未大肆公開宣傳,但對於防止非法盜獵非洲的大象與犀牛應該很有效果。Snitch指出,他的概率性時空模型經過調校後當然可以用來阻止盜獵者接近其目標。

去年,Snitch和他的同事們發表了一篇論文,文中介紹一種基於反盜獵引擎(簡稱APE)的資料驅動型行為模型。這種演算法整合了動物活動的行為模式,並根據歷史資料 (來自野生動物保護區管理員的觀察結果)建模了盜獵者的行為,能為空中的無人機和地面的巡邏士兵提供大量的飛行路徑協同資料集,從而最有效地保護動物,並在盜獵者採取任何行動之前加以阻攔。


基於反盜獵引擎的資料驅動型行為模式。

“我們在南非收集了多年的寶貴資料,並在研究這些資料的基礎上確定了數學模式,”Snitch解釋,“因為一些保護區的範圍非常廣泛,無人機可能飛上一個月都見不到任何東西。因此,問題的關鍵在於設法減少覆蓋的範圍。”

因此,透過從觀光旅遊、過去的盜獵事件、陷阱或動物屍體等資料的大量分析,同時從地圖上去掉動物可能很少去的區域(基於地形的理由,或在特定月份沒有水坑等原因),研究人員就能夠設計出正確的動態數學模型。

“過去兩年來,我們已經在林白基金會的‘空中牧羊人計劃’(Lindbergh Foundations Air Shepherd initiative)指導下對南非的一些私人保護區開展APE測試了。只要我們在野生動物保護區操作無人機,盜獵活動就會馬上停止,”Snitch指出。


無人機操作人員正在操控無人機。

這種監控無人機配備一套GPS以及兩個安裝在陀螺穩定雲台系統的可變焦攝影系統(分別針對可見光和紅外線)。在夜裡,即使距離很遠也非常容易地探測到遊客或盜獵者的熱特徵。而在白天,無人機可以沿著保護區邊界飛行,以便辨識防護漏洞(只需數分鐘的時間,而開車巡邏則得在顛簸的道路上行駛幾個小時),無人機操控人員還可以一邊偵測動物一邊收集地理資料。

未來,Snitch還想利用影像處理技術自動收集動物存在的資料。但他指出,“其挑戰在於如何為放置在灌木叢中的筆記型電腦配置足夠強大的運算能力。”

根據上述這些結果,南非國家公園(SANPark)宣佈,這些UAV解決方案現在已經成為打擊在克魯格國家公園(Kruger National Park)盜獵犀牛的有效策略之一。

林白基金會也啟動了‘空中牧羊人’群眾集資運動,旨在籌集50萬美元的資金,以一年的時間在克魯格國家公園完成防盜獵計劃建置,並在第二年進一步擴展到另外7個非洲國家(僅在2010-2013的4年間,非洲估計就有10萬頭大象被獵殺)。籌募到的資金將用於購買無人機,以及培訓更多的巡邏人員。

基於這個充分的理由,Snitch計劃向有意願進一步開發這項反盜獵策略的非洲大學免費提供APE授權,協助學生們收集合適的資料並針對其當地物種調整演算法。

Snitch表示,他的概率性時空模型還可以讓無人機用於許多其它目的,例如對付非法伐木、調查糧食作物病蟲害的傳播及其發生來源(根據植物高光譜特徵、動物活動以及風場類型等),甚至尋找在國家公園中迷途者(據估計,美國國家公園中每年都有幾十位的背包客迷途,因此可透過該模式提供足夠的資料實現協尋功能)。

(參考原文:Big data sets drones to"fly,by Julien Happich)





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