An unmanned aerial vehicle (UAV) or "drone" executes a neural network to assist with inspection, surveillance, reporting, and other missions. The drone inspection neural network may monitor, in real time, the data stream from a plurality of onboard sensors during navigation to an asset along a preprogrammed flight path and/or during its mission (e.g., as it scans and. inspects an asset). A HAPS platform may execute a neural network (a "HAPSNN") as it monitors air traffic; the neural network enables it to classify, predict, and. resolve events in its airspace of coverage in real time as well as learn from new events that have never before been seen or detected. The HAPSNN-equipped HAPS platform may provide surveillance of nearly 100% of air traffic in its airspace of coverage, and the HAPSNN may process data received from a drone to facilitate safe and efficient drone operation within an airspace.

    Selon l'invention, un véhicule aérien sans pilote (UAV) ou « drone » exécute un réseau neuronal pour aider à l'inspection, la surveillance, le rapport et d'autres missions. Le réseau neuronal d'inspection de drone peut surveiller, en temps réel, le flux de données provenant d'une pluralité de capteurs embarqués pendant la navigation vers un bien le long d'une trajectoire de vol préprogrammée et/ou pendant sa mission (par exemple, lorsqu'il balaye et inspecte un bien). Une plateforme HAPS peut exécuter un réseau neuronal (un « HAPSNN ») pendant la surveillance du trafic aérien; le réseau neuronal lui permet de classer, prédire et résoudre des évènements dans son espace aérien de couverture en temps réel ainsi que d'apprendre à partir de nouveaux évènements qui n'ont jamais été vus ou détectés. La plateforme HAPS équipée d'un HAPSNN peut fournir une surveillance de presque 100 % du trafic aérien dans son espace aérien de couverture, et le HAPSNN peut traiter des données reçues d'un drone pour faciliter un fonctionnement de drone sûr et efficace dans un espace aérien.


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    Titel :

    NEURAL NETWORKS FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES AND AIRBORNE TRAFFIC MANAGEMENT


    Weitere Titelangaben:

    RÉSEAUX NEURONAUX POUR VÉHICULES AÉRIENS SANS PILOTE ET GESTION DE TRAFIC AÉRIEN


    Beteiligte:
    STEIN EYAL (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2022-09-09


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    IPC:    B64C AEROPLANES , Flugzeuge / B64D Ausrüstung für Flugzeuge , EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT / B64G Raumfahrt , COSMONAUTICS



    NEURAL NETWORKS FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES AND AIRBORNE TRAFFIC MANAGEMENT

    STEIN EYAL | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    AIRBORNE RECOVERY OF UNMANNED AERIAL VEHICLES

    ALLWEIN MICHAEL JOSEPH / GROVES JAMES WILLIAM / KOLLER KEVIN DAVID et al. | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    Airborne recovery of unmanned aerial vehicles

    ALLWEIN MICHAEL JOSEPH / KOLLER KEVIN DAVID / BYLARD RYAN et al. | Europäisches Patentamt | 2023

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    AIRBORNE RECOVERY OF UNMANNED AERIAL VEHICLES

    ALLWEIN MICHAEL / KOLLER KEVIN / BYLARD RYAN et al. | Europäisches Patentamt | 2023

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    Airborne recovery of unmanned aerial vehicles

    ALLWEIN MICHAEL JOSEPH / GROVES JAMES WILLIAM / KOLLER KEVIN DAVID et al. | Europäisches Patentamt | 2023

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