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毫米波雷達無人機避障模塊油庫雷達感應(yīng)模組安全方案

2022-10-22 939

毫米波雷達無人機避障模塊油庫雷達感應(yīng)模組安全方案,隨著農(nóng)業(yè)、電力、工業(yè)等行業(yè)無人機市場的快速增長,自動避障一直是一個難題。準確的毫米波雷達無人機避障模塊系統(tǒng)可以大大減少人為操作錯誤、視線問題造成的無人機損壞、人身事故和建筑事故。

毫米波雷達無人機避障模塊油庫雷達感應(yīng)模組安全方案

對于市場的迫切需求,為無人機精心打造了實時探測雙波束毫米波避障雷達模塊。適用于全天候、全天候、全地形無人機獨立飛行、定點巡航過程中的自動避障。它可以支持多達50個目標的距離、速度和角度。毫米波雷達無人機避障模塊是一種低成本、高精度的毫米波避障雷達,具有尺寸小、重量輕、功耗低等特點,適用于農(nóng)業(yè)、電力、工業(yè)、小型飛艇等領(lǐng)域。


為什么選擇毫米波避障雷達模塊?

?探測距離遠:探測遠在50米以上,高壓線穩(wěn)定可達40米;

?探測精度高:對比微波雷達、雷達測距分辨率提高3倍,識別障礙物的能力更強;

?雙波束同時工作,更安全:短距離模式角度覆蓋廣,中距離模式探測距離長;

?中距模式俯仰角15.6°,減少無人機傾斜姿態(tài)工作時雜波干擾;

?抗干擾能力強:不受光、天氣、環(huán)境噪聲、無人機電磁干擾的影響;

?體積較小:毫米波雷達無人機避障模塊體積小,適用性廣;


油庫重點區(qū)域安防雷達感應(yīng)模組安全方案,為確保油庫和加油站的生產(chǎn)安全,各個行業(yè)不斷增加對消防、安全檢查和安全系統(tǒng)建設(shè)的投資,安全系統(tǒng)不斷升級,各種新技術(shù)和新產(chǎn)品不斷應(yīng)用于油庫和加油站的安全系統(tǒng)。


油庫、加油站生產(chǎn)、銷售易燃易爆產(chǎn)品,屬于甲類火災(zāi)危險,處于高壓運行狀態(tài),行狀態(tài),容易造成安全事故。因此,安全是油庫重點管理的重中之重。該應(yīng)用環(huán)境面積大,場內(nèi)金屬障礙物多大,周邊情況復(fù)雜,入侵威脅包括車輛、行人等。無論單一的安全技術(shù)有多強大,都會因其專業(yè)性而受到限制。通過多個傳感器的集成,以多層次、立體的方式探測可能的入侵威脅,為油庫提供智能、實時、積極的安全技術(shù)手段。


雷達感應(yīng)模組它是一個集成雷達區(qū)域警告系統(tǒng)。雷達在目標進入防御區(qū)域時進行檢測和預(yù)警。同時,通過目標的距離、角度和速度判斷目標的準確位置視頻進行目標審查,判斷是否為報警目標。該產(chǎn)品將雷達感應(yīng)模組與視覺信號級集成,集成了雷達技術(shù)的主動檢測、高靈敏度和視頻可視性,大大提高了系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境下的檢測率。


雷達感應(yīng)模組方案特點:

智能:使用智能算法,可以主動學習,具有獨立區(qū)分目標和環(huán)境適應(yīng)能力,系統(tǒng)可以訪問各種定制平臺;

三維:利用視頻、雷達等技術(shù),構(gòu)建三維保護系統(tǒng),可識別100米的各種運動目標;

主動:每秒8次主動發(fā)射電磁波束,接收目標反射回波進行探測,獲取目標方向、距離等信息。同時,可以通過視覺實時跟蹤目標觀察,確定可疑目標主動報警;

多目標:支持多32個目標同時檢測跟蹤能力,雷達支持≥同步輸出10個目標,在短時間內(nèi)給出準確的檢測結(jié)果;

系統(tǒng)軟件:操作簡單,防區(qū)設(shè)置,警區(qū)實時查看,記錄回放功能;

開放性:采用開放式結(jié)構(gòu),可靈活擴展到多級聯(lián)網(wǎng)模式,提供友好的報警查詢統(tǒng)計、報警顯示、報警內(nèi)容、解決方案等功能。


雷達感應(yīng)模組方案關(guān)鍵技術(shù):


數(shù)字波束合成技術(shù),與傳統(tǒng)的單陣元雷達相比,數(shù)字多波束雷達的發(fā)射功能遠小于單陣元。換句話說,對于相同的發(fā)射功率,雷達系統(tǒng)可以檢測到的遠目標距離大于單陣元雷達。有效增加雷達監(jiān)測范圍,準確測量目標角度,增加雷達作用距離,有效實現(xiàn)目標跟蹤。與模擬多波束相比,數(shù)字波束具有成本低、易于實現(xiàn)任何波束的技術(shù)優(yōu)點。


入侵目標類型智能區(qū)分技術(shù),雷達在安全領(lǐng)域具有突出優(yōu)勢的原因之一是雷達感應(yīng)模組具有優(yōu)異的動態(tài)目標檢測能力,不怕任何偽裝。同時,過濾搖晃的樹木,草也會被雷達檢測到,統(tǒng)稱為虛擬警告目標。為了更好地區(qū)分不同類別的目標和虛擬警告目標,引入了支持向量機等基于機器學習的分類方法(SVM),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等等,雷達感應(yīng)模組這種算法收集了大量的數(shù)據(jù)來訓練算法模型,在實際應(yīng)用中取得了良好的分類效果,可以有效地區(qū)分人、汽車、樹木等目標。


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