14、警方无人机应用:维护秩序与打击犯罪的新手段

警方无人机应用:维护秩序与打击犯罪的新手段

1. 无人机在维护公共秩序中的应用

维护公共秩序是荷兰警方的主要任务之一。在荷兰,“公共秩序”被定义为“社区生活的有序进行”,对公共秩序的干扰则是指“对公共空间内或周围社区生活正常进程的干扰或中断”。警方使用无人机维护公共秩序主要有以下几种方式:
- 活动中的人群控制与监视
- 获取信息 :在许多国家,警方使用无人机进行人群控制和监视是较为常见的应用,尤其在活动、示威游行、足球比赛等场合。无人机能让警方了解活动的访客数量、示威规模以及足球比赛观众前往体育场的群体动向。
- 态势感知 :无人机拍摄的图像有助于警方更好地了解现场情况,预测是否会出现过度拥挤或冲突爆发的情况,从而估计设置路障或干预冲突的位置。
- 实时监控与证据收集 :无人机传输的摄像头图像可实时查看,便于现场实时监控。若摄像头记录到犯罪行为,图像可作为证据保存,用于后续刑事诉讼。
- “热点地区”的永久监视
- 理论可行性 :使用无人机对“热点地区”(如长期存在骚扰或其他干扰的区域)进行永久监视看似合理,例如监视青年帮派。
- 实际困难 :然而,实际应用中这种方式不太可行。尽管无人机比直升机更安静、购买和维护成本更低,但续航时间短,需要部署一系列无人机才能实现永久监视。此外,地理环境、天气条件和航空法规也限制了其使用,目前在人群和建筑物上方飞行受到严格监管,仅在特殊情况下允许。相比之

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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