CrocSpotter AI es el último algoritmo desarrollado por la Universidad de Tecnología de Sydney y el socio de la industria Westpac Little Ripper. La transmisión de latencia ultrabaja se logra a través de la nube de Amazon Web Services (AWS), y esta reducción en la entrega de información vital podría significar la diferencia entre la vida y la muerte para los vehículos aéreos no tripulados (UAV) de búsqueda y rescate.

Los equipos en dos ubicaciones lograron la exitosa transmisión de video en vivo:el equipo de drones voló sobre un hábitat conocido de cocodrilos en el río Mowbray en el norte de Queensland inspeccionando el área en busca de cocodrilos, mientras que el otro equipo recibió el vapor a 1691 kms de distancia en el Centro de Convenciones de Brisbane del Congreso World of Drones el 26 de septiembre de 2019.

El dron lleva CrocSpotter Ai como parte de su carga útil con el video a bordo. A medida que el video se transmite en tiempo real desde el dron al piloto en tierra, el algoritmo opera "lavando" el video, y alerta al piloto de una posible amenaza a continuación. La amenaza se resalta inmediatamente con un cuadro rojo parpadeante alrededor del animal detectado, llamando la atención del piloto directamente a la parte de la pantalla que se utiliza para dirigir al dron.

El algoritmo tiene una precisión de identificación del 93 por ciento, comparado con el ojo humano desnudo, que está entre el 16-19 por ciento.

El profesor Michael Blumenstein y el Dr. Nabin Sharma de la Facultad de ingeniería y TI de UTS trabajaron por primera vez con Westpac Little Ripper para desarrollar SharkSpotter, la tecnología basada en drones impulsada por Ai para proteger nuestras playas y mantener seguros a nuestros nadadores y nuestra vida silvestre.

Continuando con esta colaboración eficaz, ahora están desarrollando software de inteligencia artificial de vanguardia implementado a través de drones en la nube de Amazon Web Services (AWS) para detectar cocodrilos desde Mission Beach hasta Port Douglas. El gobierno de Queensland está ansioso por ver el despliegue de la tecnología para prevenir los ataques de cocodrilos, y desarrollar una mejor comprensión de nuestras poblaciones de cocodrilos desde una perspectiva de conservación.

Están utilizando una técnica de inteligencia artificial llamada Deep Neural Networks para detectar cocodrilos a través de una cámara inteligente desde drones en movimiento. y han implementado la tecnología en la nube. El profesor Blumenstein dijo que la velocidad de la IA basada en la nube puede detectar cocodrilos en tiempo real, que es una novedad mundial y un avance tecnológico dada la muy baja latencia.

El Dr. Sharma dijo que la tecnología permite la detección de cocodrilos en entornos complejos, incluyendo aguas turbias y fangosas tanto en humedales como en mar abierto.

"Esta es la primera vez que este tipo de tecnología de drones de detección de animales se implementa a través de una transmisión de video de alta calidad con una latencia ultrabaja con la IA que produce un 93 por ciento de precisión para detectar cocodrilos". " él dijo.

Ben Trollope, El CEO de The Ripper Group dijo que la cooperación tripartita significa una latencia de solo un segundo para los socorristas.

"La ejecución del algoritmo CrocSpotter AI a través de AWS reduce la latencia de 10 a 30 segundos que actualmente logra el video a bordo de los drones, " él dijo.