在这篇文章中，我们将看看一些军事无人机和无人机与AI的能力。有各种各样的用例AI，当涉及到无人机技术。军方似乎普遍适用AI允许其无人机飞自己，这需要机器视觉。
美国军方似乎在21世纪初就开始使用无人机，现在他们开始将人工智能应用到这些无人机上，以获得可能更大的优势。军方每天使用无人机执行ISR(情报、安全和侦察)任务。
本文介绍了从四四现实世界使用案例军事国防承包商声称提供无人机或其背后的人工智能软件：
- Sheild.AI提供新星，用于室内导航的无人驾驶飞机
- AeroVironment公司提供了乌鸦系列，世界上最广泛的军事无人机
- 洛克希德·马丁公司《沙漠鹰3》，一种据称可以训练操作员如何在战场上使用它的无人机
- Neurala提供Neurala大脑,人工智能软件目前该漏洞可能允许军方无人驾驶飞机进行侦察和巡逻任务
我们将从人工智能军用无人机和无人机的概述开始这份报告:
AI无人机和无人机在军事 - 深入分析了前面
无人机技术本身是军事技术的一个相对较新的领域，但军事工程师走上无人机人工智能相当快相结合，创造一种产品，在某些情况下，可能会相当于人类侦察队的表现。Shield.AI，AeroVironment公司和洛克希德·马丁公司的所有展示如何军事国防承包商正在结合当前的计算机视觉技术和图像识别与无人驾驶飞机，以解决军事问题，而无需危及人的生命。Sheild.AI的无人驾驶飞机据称能够导航未知的土地，而不需要GPS跟踪。
无人驾驶飞机可以让军事操作人员将精力集中在更紧迫的行动上，这些行动需要他们的技能。举个例子，无人驾驶飞机可以被用来监视一个战斗中刚刚被清场的士兵小队，以确保敌人的增援部队不会出其不意地袭击他们。
在战场上使用无人驾驶飞机可能有很多好处，如果利用得当，这些好处可能会挽救操作员的生命和军队的人力资源。这可能就是为什么无人机和人工智能领域充满了现实世界的应用和具有出色现实吸引力的公司。
所有公司从一流大学和国防部美国国防部这份报告雇用首席技术官已经在使用他们的一些产品。
我们将开始我们的基于AI-无人机技术与如何无人机可能会在自己的飞一般的解释军事状态的分析：
如何自主无人机和无人机工作使用机器视觉
本报告中强调的所有无人机都可以在无人驾驶的情况下飞行。虽然每架无人机的精确设计和能力存在差异，但一般来说，无人驾驶飞机的训练都是类似的。
为无人机实现人工智能是机械设备、导航仪器和机器视觉的组合。无人机背后的人工智能需要使用监督学习过程进行训练。
首先，由人类操控无人机，从摄像头和激光雷达收集视觉和空间数据;这个操作被记录下来。然后人们在结果的录音中给物体贴上标签，如墙、山或悬崖边。然后，这些新标记的录音将通过机器学习算法运行，该算法将用于无人机的操作。
这将训练雄蜂其安装的摄像机的视野内的对象之间进行区分。算法将相关成分也轮流停止向对象的实例，该无人机看到视力的摄像头的视野。这在本质上训练无人机停止或关闭，当它遇到的某些对象。
然后，车辆可以得到一个命令移动到新位置。然后软件后面的算法将能够本身和它的操作的有效载荷（例如，听音装置它配备）安全地移动到所确定的位置。在自主无人机的情况下，许多人利用GPS技术和跟踪，以使运营商能够绘制无人机飞行的一般路径。随着无人机自主操作，精确的飞行模式和演习将留给人工智能。
欲了解更多关于机器视觉系统是如何训练的自动驾驶汽车，请阅读我们的话题上一节我们的报告众包机器视觉培训。
我们将从AeroVironment的Raven系列无人机开始分析无人驾驶飞机及其背后的机器视觉技术:
自主无人机可用于军事
AeroVironment公司
AeroVironment公司报价一系列无人驾驶飞行器（无人机），该公司声称可以一起利用计算机视觉和GPS协调的路线飞行。该无人机的GPS控制器可以映射无人机的路线。AeroVironment公司声称，它的乌鸦系列无人机是世界上使用最广泛的无人机。
下面的照片显示了一个陆军中士在发动乌鸦系列无人机：
大多数AeroVironment的线无人机产品，包括乌鸦系列的，目的是为了进行操作和由一个人在场上作战的情况下使用。据该公司称，军事人员在现场可以组装在5分钟内无人机和折腾到空气中部署它，如上图所示，在图像中。传统上，军事运营团队对无人机的任务协同工作;一些球队保持无人机，而其他飞行员或情节无人机的飞行路线。
这种无人机可以给军队收集数据的能力，使他们能够更快地移动，并检查他们在战术侦察、跟踪、战斗评估和制图任务中是否被跟踪。例如，无人机可以让操作员在做决定时不必担心可能会遭到后方的伏击。
美国军方从2004年开始使用“乌鸦”系列无人机，目前已经投入使用。美国陆军,海军，空军和海军陆战队都使用乌鸦系列。加拿大皇家海军也最近下令AeroVironment的彪马系列用于海上的无人机。
安德鲁·布朗宁是自治的项目总监在这家公司。他持有博士学位在统计与计算监控来自波士顿大学，布朗宁担任自主技术顾问。
洛克希德·马丁公司
在我们的报告中，我们报道了洛克希德·马丁公司在人工智能方面的诸多努力洛克希德·马丁公司的人工智能应用于军事-概述。
洛克希德·马丁公司该公司推出了“沙漠鹰”(Desert Hawk) III，这是一款由单一操作人员开发的无人机，用于野外作业，类似于Aerovironment的“乌鸦”(Raven)系列。据称，洛克希德·马丁公司的“沙漠鹰3号”可以提前规划飞行路线，并可以培训一名新操作员如何在战场上操作和使用它。目前还不清楚这种训练是什么样子的，也不清楚效果如何。
下面是一个短2-分钟视频演示发射沙漠鹰III:
洛克希德·马丁公司在阿富汗战争期间获得与英国国防部的合同。沙漠鹰III目前正在与英国国防部“整个工作能力”的状态。
英国国防大臣菲利普·邓恩说:“‘沙漠之鹰’在阿富汗的行动证明了它的价值，它为我们的武装部队提供了重要的情报，让我们的指挥官比敌人领先一步。”
Sheild.AI
Sheild.AI报价新星这是一架自主四旋翼无人机，由该公司运营Hivemind软件四旋翼无人机的设计使用四个螺旋桨涡轮来实现推力，相对于更大的无人机通常用于军事的固定翼设计。
Sheild.AIclaims Hivemind can help military operators use drones to explore GPS-denied areas, such as the interior of buildings and caves, to gather mission intelligence.
下面是一个短2- 分为视频示范新星如何苍蝇和显示系统诺娃股，其经营者：
我们还不能确定是否有军队使用Hivemind，但是盾牌。人工智能已经从安德森-霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)和彭博贝塔(Bloomberg Beta)那里筹集了1310万美元的风险投资。
迈克尔·内森是首席技术官在Shield.AI。他持有博士学位在机械工程从宾夕法尼亚大学。此前，迈克尔担任副研究教授在卡内基梅隆大学。内森迈克尔他撰写了控制，感知和认知机器人系统140种出版物。
机器视觉和图像识别自主无人机和无人机
Neurala大脑
Neurala报价Neurala大脑，一个同名软件该公司称，这种技术可以帮助装有摄像头的无人机识别和识别预定目标，然后向操作员发出警报。Neurala声称，它的软件可以梳理人群，找到并识别感兴趣的人。它还可以检查大型工业设备，如电话塔，并生成实时损坏报告。
下面是一个短1- 分为视频示范Neurala脑如何能找到一个失踪的人在人群中：
该公司美国该软件背后的机器学习模型进行训练上成千上万张带标签的图片例如人群中的照片。这些标签的图片然后通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别序列和模式的1和0，以人类的眼睛，形成的内容的图像，如一个人在人群中。
这也可能需要面部识别，附带的培训的附加层。具体的人，有可能从社交媒体或政府数据库采取的照片将需要通过机器学习算法以及运行。这将从根本上训练软件识别之间人群的利益的人。
当装备军事无人机，该软件可以识别特定的目标领域。然后，系统向操作员发出警报，告知目标可能已经找到。
Neurala宣称他们的软件使用较少的数据，并且需要更少的时间来火车“仅需要20％的每通常需要类图像的20分钟相比，天”。图像识别训练通常需要标记的图像或视频数据的大量。目前还不清楚如何准确的，如果它是在较少的图像训练他们的软件可以。
Neurala名单摩托罗拉作为他们的合作伙伴为创作Neurala大脑中的一种。
阿纳托利Gorchet是联合创始人兼首席技术官在Neurala。他拥有博士学位在认知和神经系统中波士顿大学。在此之前,Gorchet担任研究教授在波士顿大学。我们以前采访Neurala的CEO Massimilano范思哲上的话题重工业中的机器视觉。
标题图片来源:ExtremeTech
