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Sistema militare anti UAV: rilevamento automatico di droni in avvicinamento utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale = Military anti UAV system: automatic detection of approaching drones using artificial intelligence algorithms

Daniele Maglione

Sistema militare anti UAV: rilevamento automatico di droni in avvicinamento utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale = Military anti UAV system: automatic detection of approaching drones using artificial intelligence algorithms.

Rel. Bartolomeo Montrucchio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2021

Abstract:

Negli ultimi anni l'industria dei veicoli aerei senza equipaggio (UAV) ha avuto una crescita esponenziale sia nel settore militare che in quello civile. Il numero crescente di UAV disponibili sul mercato ad un costo sempre più basso ha sollevato nuove e preoccupanti minacce alla privacy e alla sicurezza a causa della possibilità che soggetti malintenzionati sfruttino questa tecnologia per compiere atti illegali, come violazioni della privacy o attacchi terroristici. Per questo motivo è diventato molto importante essere in grado di rilevare la posizione e altri attributi (come la velocità e la direzione) degli UAV per prevenire un evento indesiderato. Per percepire la presenza di UAV nell'ambiente si possono utilizzare diverse tecniche di mitigazione principalmente basate sull'utilizzo di sensori. L'obiettivo di questo elaborato è descrivere la progettazione di un sistema di rilevamento automatico di droni utilizzando la combinazione di più sensori e algoritmi di intelligenza artificiale. Il sistema comprende, oltre ai comuni sensori audio e video, una termocamera a infrarossi che, combinata ai sensori già citati, rende il sistema più robusto e permette di ottenere output più stabili riducendo il numero di falsi rilevamenti. Dopo aver fornito una panoramica sugli UAV e lo stato dell'arte, viene riportata l'architettura del sistema che comprende la descrizione dei componenti hardware, degli algoritmi di intelligenza artificiale, del set di dati utilizzato e dell'interfaccia utente. L'elaborato termina con una valutazione delle prestazioni e dei risultati ottenuti.

Relators: Bartolomeo Montrucchio
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 55
Additional Information: Tesi secretata. Fulltext non presente
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18122
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