Prism® C‐UAS ist ein Softwareanwendungs-Stack, der den Erkennungs- und Verfolgungsbereich für kleine Drohnen erweitert und die Zeit maximiert, um auf aufkommende Bedrohungen zu reagieren. Durch die Kombination fortschrittlicher Bildverarbeitung mit KI-gesteuerter Wahrnehmung ermöglicht die multimodale Software eine frühere Erkennung, dauerhaftere Spuren und weniger Fehlalarme in komplexen Umgebungen.
Prism C‐UAS ermöglicht eine zuverlässige Erkennung und Verfolgung kleiner Drohnen unter 2 × 2 Pixeln und nutzt patentierte Denoise-, lokale Kontrastverstärkungs- und Upsampling-Algorithmen, um das Zielsignal-Rausch-Verhältnis (SNR) zu verbessern und einen branchenführenden Erfassungsbereich für bewegliche Zielindikatoren (MTI) zu liefern. Erkennungen werden über einen KI-Objektdetektor und einen Multi-Objekt-Tracker verarbeitet, um falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren und zuverlässig Gegen-UAS-Maßnahmen anzuzeigen. Die Erkennungs- und Tracking-Leistung wird für kleine, schnelle und manövrierende Ziele optimiert und anhand von Branchenstandardmetriken wie F1, mAP/mAR und modernen Multi-Object-Tracking-Metriken wie HOTA und MOTA bewertet, wobei die Leistung von der Größe, Reichweite und dem Szenario des Ziels abhängt.
Prism C‐UAS wurde für eine schnelle Integration und Konfigurierbarkeit entwickelt und unterstützt nativ die Kamerafamilien Boson®+ und Neutrino®, einschließlich kontinuierlicher Zoomkonfigurationen, sowie ausgewählte IR- und elektrooptische (EO) Kameras von Drittanbietern. Prism C UAS senkt das Integrationsrisiko durch die bewährte Technologie, robuste Entwicklertools und den technischen Support von Teledyne FLIR OEM und ermöglicht eine skalierbare Bereitstellung über globale Gegen-UAS-Architekturen hinweg.
Prism C‐UAS ermöglicht eine zuverlässige Erkennung und Verfolgung kleiner Drohnen unter 2 × 2 Pixeln und nutzt patentierte Denoise-, lokale Kontrastverstärkungs- und Upsampling-Algorithmen, um das Zielsignal-Rausch-Verhältnis (SNR) zu verbessern und einen branchenführenden Erfassungsbereich für bewegliche Zielindikatoren (MTI) zu liefern. Erkennungen werden über einen KI-Objektdetektor und einen Multi-Objekt-Tracker verarbeitet, um falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren und zuverlässig Gegen-UAS-Maßnahmen anzuzeigen. Die Erkennungs- und Tracking-Leistung wird für kleine, schnelle und manövrierende Ziele optimiert und anhand von Branchenstandardmetriken wie F1, mAP/mAR und modernen Multi-Object-Tracking-Metriken wie HOTA und MOTA bewertet, wobei die Leistung von der Größe, Reichweite und dem Szenario des Ziels abhängt.
Prism C‐UAS wurde für eine schnelle Integration und Konfigurierbarkeit entwickelt und unterstützt nativ die Kamerafamilien Boson®+ und Neutrino®, einschließlich kontinuierlicher Zoomkonfigurationen, sowie ausgewählte IR- und elektrooptische (EO) Kameras von Drittanbietern. Prism C UAS senkt das Integrationsrisiko durch die bewährte Technologie, robuste Entwicklertools und den technischen Support von Teledyne FLIR OEM und ermöglicht eine skalierbare Bereitstellung über globale Gegen-UAS-Architekturen hinweg.
ZEIT MAXIMIEREN, UM AUF DROHNENBEDROHUNGEN ZU REAGIEREN
Erweitern Sie den Erkennungsbereich, verbessern Sie die Spurpersistenz und reduzieren Sie Fehlalarme für frühere, sicherere Reaktionen
- Branchenführendes MTI-Erkennungssortiment
- Erkennung und Verfolgung von Kleindrohnen mit Sub-2 × 2 Pixeln
- Patentierte Bildverarbeitung verbessert SNR bei kleinen Zielen
- Multispektral trainierter KI-Detektor/Klassifikator mit hohem Vertrauen
SPEZIELL ENTWICKELTE KI UND HIGH-FIDELITY-TRACKING
Optimierte Leistung für kleine, schnelle und manövrierende Ziele
- Separate Erfassungs- und Tracking-Pipelines ermöglichen eine frühere Erkennung
- Multi-Object-Tracking sorgt für stabile Spuren mit geringer Fragmentierung
- Anpassung der anpassbaren Tracking-Logik an die Missionsanforderungen
FÜR EINE OPTIMIERTE INTEGRATION
Geringeres Integrationsrisiko durch globale Produktionsgröße und bewährte Technologie, Tools und Support
- Beispiel C++ Referenzanwendung, Bibliotheken und Dokumentation
- Akzeptiert 14-Bit-Daten von Boson+-, Neutrino- und IR-Kameras von Drittanbietern
- Kompatibel mit EO-Sensoren für Multisensorlösungen
- Erfahrenes technisches Serviceteam zur Unterstützung der Integration
Technische Daten
Hardware
- Part Number
- 110-0201-90
Performance Metric
- Correlation Tracker
- ~25 Pixel auf Ziel
- Inference Time
- ~10 ms
- Input Wavelength
- EO, MWIR und LWIR
- Latency to Track Initiation from First Observation
- ≤100 ms, konfigurierbar auf 1 Frame-Verzögerung oder 15 ms
- Metadata Output
- • Begrenzungsbox Bereich
• Begrenzungsbox
• Standortkategorie ID
•
Objektklassenbeschriftung •
Konfidenzintervall • Zeitstempel
• Spur-ID
-•Rahmennummer
- Moving Target Indication
- <2 x 2 Pixel auf dem Ziel
- Object Classification >60% Confidence
- ≥6 × 6 Pixel auf dem Ziel
- Object Classification Types
- Drohne mit Rotor, festem Flügel, Vögeln, Person und Fahrzeug
- Simultaneous Targets Tracked
- Maxuimum ist systemabhängig, Standard ist 16, konfigurierbar
- Target Detection Confidence Threshold
- ≥60 % für kleine Ziele (< 32 × 32 Pixel), konfigurierbar
System Requirement
- Deliverables
Technische Dokumentation
zum Software Development Kit (SDK) für grafische Benutzerschnittstellen (GUI)
- EO Camera
- 4 MP mit
typischem UVC-Eingang (größeres Format wirkt sich auf die Bildrate aus)
- Hardware
- NVIDIA® ORIN NX/AGX
- IR Cameras
- • Boson+ mit UVC
• Neutrino LC mit USB
• Neutrino SX8 mit USB
- Latency (Photons to Display Port)
- <150 ms
- Power
- <12 W (Durchschnitt)
<15 W (Maximum)
- Video Output
- WebRTP, RTSP und HDMI
Resources & Support
Die unten aufgeführten Assets werden von allen Modellen dieser Produktfamilie geteilt.
Prism C-UAS Datasheet
Die Integration von Teledyne FLIR OEM Wärmebildkameramodulen ist mit unserer Bibliothek mit Anleitungsvideos und mehr einfacher denn je!
Besuchen Sie das Support Center, um Hilfe bei Ihren Teledyne FLIR OEM-Produkten zu erhalten, oder reichen Sie ein Support-Ticket ein, indem Sie unser Technical Support Center besuchen.
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* HINWEIS: Die Erkennungs- und Nachverfolgungsleistung wird anhand von Branchenstandardmetriken wie F1, mAP/mAR und modernen Multi-Object-Tracking-Metriken (HOTA, MOTA) bewertet, wobei die Ergebnisse von der Zielgröße, dem Bereich und dem Szenario abhängen.