Sirvi Märksõna "droon" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 4 4

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Inimeste tuvastamine droonile paigaldatud seadeldise abil
(Tartu Ülikool, 2021) Eres, Renet; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on valmistada laiatarbe vahenditest drooni ja näo-tuvastusega töötav süsteem, mille abil saaks kindlaks teha, kas etteantud isik on drooni vaateväljas. Töös kasutatakse Parrot Bebop 2 drooni ning Nvidia poolt toodetud seadet ning tarkvara teeki. Seade koosneb Nvidia Jetson TX2 moodulist ja CTI Orbitty Carrier trükkplaadist. Lisaks on kasutuses tarkvaralahendused Pyparrot ja turvaline andme-edastusprotokoll SSH (räsialgoritmiks oli SHA-256). Töö tulemustes selgus, et riistvara üles seadmine ei ole keeruline ning möödus komplikatsioonideta. Probleeme oli pildi töötlemise kiiruse osas ning näotuvastust kiiremaks muutes tekkisid ebatäpsused isiku leidmisel. Antud uurimus näitab, et õpitud algoskusteabega on võimalik riistvara komplekteerida, kuid tarkvara seadistamine on keerukam.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Security Analysis of a Low-Cost Drone
(Tartu Ülikool, 2025) Reinkubjas, Karl; Paršovs, Arnis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Droonide kättesaadavus ja kasutamine igapäevaselt aina kasvab. Lisaks kasvab valdkondade arv, kus neid kasutatakse. Hinnanguliselt tõuseb droonide arv järgmise viie kuni kaheksa aasta jooksul kuni neli korda, millega kaasneb ka soodsate ja ebaturvalisemate droonide arvu suurenemine. Magistritöö raames uuriti soodsat Hiinas tehtud drooni, et analüüsida selle turvalisust. Droon kasutas krüpteerimata Wi-Fi ühendust, mistõttu oli võimalik pöördkonstrueerida videovoog ning käsud, millega drooni juhitakse. Drooni rünnati edukalt neljal erineval viisil: video pildi nuuskimine, ummistusrünnak desautentides kasutaja võrgust välja, halbade käskude süstimine, drooni täielik ülevõtmine. Uuritud drooni on võimalik ära kasutada halbade kavatsustega osapoolel.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Soojuskaamera abil põhjavee väljavoolude uurimine Pudisoo näitel
(Tartu Ülikool, 2023) Vits, Karmen; Kohv, Marko; Tartu Ülikool. Geoloogia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Põhjavee väljavoolud jõgedes on muutumas eluliseks ökosüsteemide kui ka kohalike elanike jaoks kliima soojenemise taustal. Külmad põhjavee väljavoolud pakuvad jahedaveelistele liikidele, näiteks lõhilastele, varjupaika kuumadel suvedel ning aitavad veeorganismidel ellu jääda. Käesoleva töö eesmärk on kaardistada põhjavee väljavoole Pudisoo jões, kasutades selleks termokaamerat mehitamata õhusõidukil, kuid mõõta ka jões paiknevate allikate elektrijuhtivust. Põhja- ja pinnavee temperatuuride erinevused on suurimad talvel ja varakevadel ning just siis viidi läbi ka drooniga lendamised ja andmete kogumine.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Tarkvaralisel signaalitöötlusel põhinev DJI laiatarbedroonide detektor
(Tartu Ülikool, 2024) Seisler, Olaf Daniel, juhendaja; Kalde, Jaanus, juhendaja; Tulver, Kadi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
In recent years, there has been a tremendous rise in usage of civilian drones in criminal activity and armed conflict. The war in Ukraine has seen the widespread usage of commercial drones in warfare where they fly both reconnaissance and strike missions with improvised payloads. The largest manufacturer of such commercial drones is the China-based company DJI. DJI–produced drones are detectable by their radio emissions by specialist hardware which is expensive and often cumbersome. This bachelor’s thesis attempts to create a means of early warning against drones by using cheap Software Defined Radio (SDR) and digital signal processing (DSP) to detect drone signals. A brief overview of SDR and DSP is given. Past methods of detecting DJI drones are described including findings about the DJI proprietary communication protocols. A DJI drone’s signals are recorded and the resulting recordings are analyzed. Based on the data, a DSP application is devised to detect the drone’s radio downlink. The application is tested in both simulated and real-world environments. Finally, possible optimizations and further improvements to the system are discussed.