Aircraft Ship Integrated Secure and Traverse (ASIST) is a system designed to arrest helicopters safely and efficiently on ships. Originally, a precision Helicopter Position Sensing Equipment (HPSE) tracked and monitored the position of the helicopter relative to the Rapid Securing Device (RSD). However, using the HPSE component was determined to be infeasible in the transition of the ASIST system due to the hardware installation requirements. As a result, sailors track the position of the helicopters with their eyes with no sensor or artificially intelligent decision aid. Manually tracking the helicopter takes additional time and makes recoveries more difficult, especially at high sea states. Performing recoveries without the decision aid leads to higher uncertainty and cognitive load. PETA (Pose Estimation and Tracking for ASIST) is a research effort to create a helicopter tracking system prototype without hardware installation requirements for ASIST system operators. Its overall goal is to improve situational awareness and reduce operator uncertainty with respect to the aircrafts position relative to the RSD, and consequently increase the allowable landing area. The authors produced a prototype system capable of tracking helicopters with respect to the RSD. The software included a helicopter pose estimation component, camera pose estimation component, and a user interface component. PETA demonstrated the potential for state-of-the-art computer vision algorithms Faster R-CNN and HRNet (High-Resolution Network) to be used to estimate the pose of helicopters in real-time, returning ASIST to its originally intended capability. PETA also demonstrated that traditional methods of encoder-decoders could be used to estimate the orientation of the helicopter and could be used to confirm the output from HRNet.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员