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据外媒报道，美国陆军研究实验室（The Army Research Lab，ARL）向中佛罗里达大学（University of Central Florida，UCF）投资450万美元，用于开发基于计算机视觉的智能导航系统，以在GPS不可用或受干扰时使用。
该系统将像网络副驾驶一样，通过使用人工智能和机器学习来评估车辆和无人机（UAV）捕获的地形的计算机成像，从而支持地面车辆的导航。该系统还将帮助驾驶员确定位置，以及在复杂地形中抵达指定地点。
该项目的首席研究员兼UCF光学与光子学院（CREOL）助理教授Kyle Renshaw表示：“对于陆军而言，经常会遇到对手干扰或欺骗GPS信号，因此在没有GPS的环境中正确导航非常重要。而该系统可以支持无人机上的搭载非车载传感器的地面车辆，从而在复杂的城市环境中提供额外视角感知，并检测到危险。”
该系统将使用地理空间数据库来识别与图像相关的地标，并将通过视频跟踪对象运动以评估运动。Renshaw称，虽然通过三角测量和相对运动进行定位并不是什么新概念，但研究人员正在使用人工智能将它们结合起来，使定位更加精确和自主。
参与该项目的UCF教职员工还包括UCF计算机科学教授兼UCF计算机视觉研究中心主任Mubarak Shah、UCF计算机科学系和计算机视觉研究中心副教授Abhijit Mahalanobis，以及UCF光学与光子学院的高级研究科学家Robert Crabbs。
UCF与卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）是美国仅有的两所提供计算机视觉硕士学位课程的大学，而UCF的计算机视觉研究中心是美国排名最高的计算机视觉项目之一。
Shah表示：“CREOL的研究人员是传感器和光学以及数据收集和集成方面的专家，而CRCV在计算机视觉和机器学习领域处于领先地位。CRCV研究人员将开发算法以自动分析CREOL团队收集的数据，以从任务图像中提取相关特征，并与GPS失效的导航的地理标记参考图像相匹配。”
二十年来，Shah一直致力于研究地理空间定位。他认为全新深度学习启发的计算机视觉方法的性能已显著提高，将推动科学进一步发展。Shah称：“凭借大量数据的可用性和强大的计算能力，我们可以大有作为。”
该团队还将与在红外成像系统方面拥有丰富经验的亚利桑那大学（University of Arizona）研究人员Ron Driggers，以及孟菲斯大学（University of Memphis）的Eddie Jacobs合作。其中，Eddie Jacobs在无人机方面具有丰富的经验。
获得资助后，Renshaw表示：“非常期待与ARL，以及世界一流的研究团队共同合作，从而为陆军解决一些真实、重要和紧迫的问题。当然，研究的技术和解决方案也可应用于其他领域，如自动驾驶、边境安全，甚至灾难响应。”该项目的资助期限共四年。ARL会先资助两年，之后会选择是否继续对该项目进行资助。
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