CN103778500A - 水域管理系统 - Google Patents
水域管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103778500A CN103778500A CN201310498669.3A CN201310498669A CN103778500A CN 103778500 A CN103778500 A CN 103778500A CN 201310498669 A CN201310498669 A CN 201310498669A CN 103778500 A CN103778500 A CN 103778500A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- task
- waters
- information
- individual
- amusement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 77
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 239000003643 water by type Substances 0.000 claims description 202
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 62
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 47
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 22
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 21
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 21
- 241000251730 Chondrichthyes Species 0.000 description 15
- 230000009182 swimming Effects 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 241000242583 Scyphozoa Species 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000000930 thermomechanical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 1
- 101100400452 Caenorhabditis elegans map-2 gene Proteins 0.000 description 1
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000009954 braiding Methods 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000009189 diving Effects 0.000 description 1
- 238000005188 flotation Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 230000005619 thermoelectricity Effects 0.000 description 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
- G08B21/0269—System arrangements wherein the object is to detect the exact location of child or item using a navigation satellite system, e.g. GPS
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
- B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
- G05D1/0027—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement involving a plurality of vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/08—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to the presence of persons in a body of water, e.g. a swimming pool; responsive to an abnormal condition of a body of water
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及水域管理系统。一种管理娱乐水域的方法和设备。娱乐水域管理系统(212)包括水域管理器(216)。所述水域管理器(216)配置来:从一组自动交通工具(239)接收关于娱乐水域的信息(220);分析信息(220),以识别事件(306);和协调一组自动交通工具(239),以基于事件(306)在娱乐水域(204)中执行任务(326)。
Description
技术领域
本公开一般涉及水域,具体地涉及管理水域。更具体地,本公开涉及一种监视和应对娱乐水域中安全相关事件的方法和设备。
背景技术
娱乐水域如海滩和围绕海滩的水域是其中可以在这些娱乐水域中为参与海滩上和海滩周围的各种活动的人进行救生操作的区域。例如,每年在美国各个海滩救出超过70,000人,使他们避免迫近的危险。救援可能发生在那些不会在海洋水域游泳的、陷入激流的和/或遇到可能在水中发生的其他状况的个人。
这些救援任务牵涉海滩救生员。救生员可能会驻扎在各种救生员看台和其他站。此外,救生员也可能在交通工具上移动到不同的位置,以监视其中靠近海滩进行娱乐活动的水域。
救生员的使用费用昂贵,但是必要的。然而,随着救生员的使用,费用可能限制可使用救生员的时间段。例如,救生员可能仅在海滩的正常工作时间期间可用。在正常工作时间之后,较少的救生员劳动力可能会出现来监视相同的娱乐水域。在一些情况下,在正常工作时间之后,救生员可能不在海滩上。此外,不太受欢迎的海滩可能根本不被监视。
因此,在正常工作时间外使用娱乐水域的个人或使用没有救生员的娱乐水域的个人可能发现在需要的时候更难获得援助。无救生员或数量减少的救生员可能更难以检测到在娱乐水域的正常工作时间之后个人在什么时候可能需要援助。
此外,期望数量的受过训练的救生员可能不能用于娱乐水域。例如,甚至当资金可用于扩大救生员服务的覆盖范围或工作时间时,可在所述娱乐水域工作的认证的救生员的数量可能比预期的要少。因此,娱乐水域的救生员服务可能不会如期望的有效。
另外,甚至当在正常工作时间期间有更多救生员时,监视海滩的救生员的数量不能提供如期望的多的覆盖来监视其中个人可能需要援助的事件。例如,救生员的身体限制可能限制救生员在娱乐水域的有效性。作为一个例子,救生员可能很难看进水中以识别个人在约500米远处溺水。另外,即使救生员确实识别那个人可能溺水,该救生员到达那个人的时间可能超过所需的时间。因此,救生员可能不能如期望的快速地识别在海滩上的所有不同位置中的所有事件,并且可能不能如期望的快速地到达需要援助的个人。
因此,期望拥有一种考虑到至少一些上面所讨论的问题以及其他可能的问题的方法和设备。
发明内容
在一个说明性实施方式中,娱乐水域管理系统包括水域管理器。所述水域管理器配置来:从一组自动交通工具接收关于娱乐水域的信息;分析所述信息,以识别事件;和协调所述一组自动交通工具,以基于该事件在所述娱乐水域中执行任务。
在另一说明性实施方式中,提出了一种管理娱乐水域的方法。关于娱乐水域的信息从一组自动交通工具接收。所述信息经分析生成一个事件。所述一组自动交通工具经协调以基于该事件执行任务。
在另一说明性实施方式中,操作一组自动交通工具的方法通过选自识别关于个人的信息、标记个人的位置、输送浮力装置给个人、在个人的位置处投下跟踪浮标、输送若干救援人员到个人位置和引导若干工作人员到个人位置中的至少一个执行个人救援任务中的诸多工作。有利地,所述一组自动交通工具选自无人驾驶空中交通工具、无人驾驶地面交通工具和无人驾驶水上交通工具中的至少一种。任选地,所述无人驾驶空中交通工具配置来部署浮力装置和跟踪浮标中的至少一种。
所述特性和功能可以在本公开的各种实施方式中单独地实现,或者可以在其他实施方式中结合,其中进一步的细节可以通过参考下列描述和附图理解。
附图说明
在所附权利要求书中阐述被认为是新颖性特征的说明性实施方式的特征。然而,当结合附图理解时,所述说明性实施方式以及优选的使用模式、进一步的目的和它们的特征将通过参考本公开的说明性实施方式的下列详细描述最好地理解,其中:
图1是根据说明性实施方式的娱乐水域管理环境的图示;
图2是根据说明性实施方式的娱乐水域管理环境的方框图图示;
图3是根据说明性实施方式的用于娱乐水域的水域管理器的方框图图示;
图4是根据说明性实施方式的在管理娱乐水域中可使用的交通工具的实例的方框图图示;
图5是根据说明性实施方式的自动交通工具的方框图图示;
图6是根据说明性实施方式的传感器模块的方框图图示;
图7是根据说明性实施方式的救援模块的方框图图示;
图8是根据说明性实施方式的警报模块的方框图图示;
图9是根据说明性实施方式的支持系统的方框图图示;
图10是根据说明性实施方式的在救援任务过程中执行任务的无人驾驶空中交通工具的图示;
图11是根据说明性实施方式的在救援任务过程中执行任务的无人驾驶空中交通工具的图示;
图12是根据说明性实施方式的生成用来识别如激流的事件的信息的自动交通工具的图示;
图13是根据说明性实施方式的用来识别事件的信息的图示;
图14是根据说明性实施方式的包括用于生成事件的图像的图示;
图15是根据说明性实施方式的用来识别激流的存在的图像的图示;
图16是根据说明性实施方式的用来识别激流的存在的图像的另一图示;
图17是根据说明性实施方式的用来识别事件的图像的图示;
图18是根据说明性实施方式的用于管理娱乐水域的方法的流程图图示;
图19是根据说明性实施方式的用于协调资产(asset)的操作的方法的流程图图示;和
图20是根据说明性实施方式的数据处理系统的以方框图形式的图示。
具体实施方式
说明性实施方式认识和考虑一个或多个不同的考虑事项。例如,说明性实施方式认识和考虑,具有用于娱乐水域如海滩的现有设备和程序的救生员的使用未必是响应可能发生的事件而向个人提供援助的最期望方式。说明性实施方式认识和考虑,使救生员较长时间在场和增加救生员的数量仍然可能无法在娱乐水域提供期望的安全水平。
例如,说明性实施方式认识和考虑到救生员可能不能始终如期望的快速地识别需要救援任务的事件。另外,在一些情况下,对于救生员的使用,每次仅可以监视一小块海滩。在所监视的区域外的个人可能无法获得响应事件的援助。救生员可能不能看到在所监视区域外发生的事件。说明性实施方式认识和考虑到,使用其他类型的资源以在监视娱乐水域和向娱乐水域中的个人提供援助方面补充救生员的使用可能是期望的。
说明性实施方式认识和考虑到,无人驾驶交通工具和传感器系统可提供可以补充或取代由人类救生员提供的监视的额外监视。通过使用无人驾驶交通工具、传感器系统或两者,可连续地执行海滩和围绕海滩的水域的监视。另外,这种监视也可比依靠救生员更不容易出现错误和不一致性。
因此,说明性实施方式提供一种管理水域,特别是娱乐水域的方法和设备。在一个说明性实施方式中,娱乐水域管理系统包括配置来接收关于娱乐水域的信息的水域管理器。所述信息从一组自动交通工具接收。
所述信息经分析识别娱乐水域中的事件。所述水域管理器协调所述一组自动交通工具,以基于该事件在所述娱乐水域中执行任务。在这些说明性实施方式中,该事件可以是这样的事件,其指示一个或多个人需要援助,需要关于娱乐水域中的特定位置或多个特定位置的更多信息,或者可能需要采取行动的一些其他情况。
现在参照附图,特别是参照图1,根据说明性实施方式描绘了娱乐水域管理环境的图示。在这个说明性实例中,娱乐水域管理环境100包括可以用来监视娱乐水域104中的位置102的资产。在这个说明性实例中,娱乐水域104中的位置102包括海滩106和毗邻海滩106的水108。
在这个说明性实例中,卫星110、无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶地面交通工具115和无人驾驶水上交通工具116可生成关于在位置102的海滩106上的个人117和水108中的个人118的信息。这种信息可包括关于由海滩106上的个人117和水108中的个人118进行的活动的信息。此外,卫星110、无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶地面交通工具115和无人驾驶水上交通工具116可生成关于在位置102的围绕个人117和个人118的环境的信息。这些不同的交通工具可包括配置来生成所述信息的机载传感器。
在这些说明性实例中,救生员站121也可充当支持系统。当救生员站121充当支持系统时,救生员站121可为无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶地面交通工具115和无人驾驶水上交通工具116中的至少一个提供支持。
如本文所使用的,术语“其中至少一个”当与一列表的项目使用时是指可以使用一个或多个所列项目的不同组合,并且可能仅需要列表中的每个项目中的仅一个。例如,“项目A、项目B和项目C中至少一个”可包括但不限于项目A或项目A和项目B。该实例也可包括项目A、项目B和项目C或项目B和项目C。
当救生员站121充当支持系统时,救生员站121可提供一个位置来给电池充电,存储信息,提供遮蔽和/或为这些无人驾驶交通工具提供其他功能。此外,传感器也可以位于其他平台上,而不是所述卫星110、无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶地面交通工具115和无人驾驶水上交通工具116。例如,在这个说明性实例中,传感器122与救生员站121相关联。作为另一实例,传感器123与树124相关联。
当一个组件与另一组件“相关联”时,所述关联在所描述的实例中是物理关联。例如,第一组件传感器123通过固定到所述第二组件,粘结到所述第二组件,安装到所述第二组件,焊接到所述第二组件,紧固到所述第二组件和/或以一些其他的合适方式连接到所述第二组件,可视为与第二组件树124相关联。所述第一组件也可以使用第三组件连接到所述第二组件。所述第一组件也可以通过形成为所述第二组件的一部分和/或延伸,被视为与所述第二组件相关联。
传感器122和传感器123可以是传感器系统的一部分。另外,在这些说明性实例中,所述传感器系统可生成关于个人117、个人118和围绕在个人117和个人118周围的环境的信息。其他传感器可位于卫星110、无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶地面交通工具115和无人水上交通工具116上。这些传感器也可生成关于海滩106上的个人117和水108中的个人118的信息。
如描绘的,尽可能快地发送由所述传感器系统中的传感器和所述无人驾驶交通工具上的传感器生成的信息到控制站125,而无任何故意的延迟。该信息被认为基本上是实时发送的,并且称为实时信息。作为一个实例,这种信息通过无线通信链路发送到控制站125。
在这个说明性实例中,水域管理器127位于控制站125中。水域管理器127使用所述信息,以监视娱乐水域104是否有可能需要救援任务的事件。具体地,水域管理器127使用所述信息,以在娱乐水域104的位置102中监视海滩106上的事件、水108中的事件,或海滩106上和水中108二者上的事件。例如,水域管理器127可确定在可能需要提供援助的娱乐水域104中是否存在事件,如游泳者游泳遇到困难,船舶漂流,个人之间打架,或一些其他事件。
另外,水域管理器127也可使用所述信息来监视可能需要救援任务的状况。例如,水域管理器127可确定在娱乐水域104内的水108中是否有激流。在另一实例中,水域管理器127可确定在娱乐水域104内的位置102中或位置102附近的水108中是否有鲨鱼。根据这些确定,可向个人117和个人118给出警告。
例如,当水域管理器127从接收的信息识别到需要救援任务的事件时,水域管理器127可协调无人驾驶空中交通工具112和无人驾驶空中交通工具114的操作,以执行或帮助所述救援任务。例如,水域管理器127可指导无人驾驶空中交通工具112和无人驾驶空中交通工具114生成对娱乐水域104内的个人117和个人118的警告。
另外,水域管理器127也可以通知人员128。人员128可包括救生员、保安、护理人员、医生、海巡人员和其他合适类型的人员。水域管理器127可指示人员128执行所述救援任务。
如描绘的,无人驾驶空中交通工具112、传感器122或两者可以视频图像的形式生成关于个人130的信息。这些视频图像由水域管理器127进行分析。此实例中所述分析可指示视频图像中的个人130的动作是指示个人130在水108中游泳可能遇到困难的事件。
根据此事件,水域管理器127可启动救援任务。可引导人员128进行救援任务,以向个人130提供援助。作为所述救援任务的一部分,无人驾驶空中交通工具114可飞过个人130,以向人员128指示个人130的位置。一个或多个人员128可根据无人驾驶空中交通工具114的位置移动到个人130的位置。
另外,无人驾驶空中交通工具114可配置来通过在水108中的个人130的位置中部署跟踪浮标或漂浮装置援助个人130。在一些情况下,可以指导无人驾驶水上交通工具116到个人130的位置,以便个人130可以使用无人驾驶交通工具116返回到海滩106。当然,可以利用无人驾驶空中交通工具114、无人驾驶水上交通工具116和人员128来以其他方式协助个人130的救援任务,这取决于具体执行方式。
以这种方式,通过使用无人驾驶空中交通工具、传感器系统和其他装置,娱乐水域104的管理可更有效进行且可提供比仅使用人员128更高的安全性。
现在参照图2,根据说明性实施方式描绘了娱乐水域管理环境的方框图图示。在此描绘的实例中,娱乐水域管理环境100是在此图中以方框形式示出的娱乐水域管理环境200的一个执行方式的实例。
在此说明性实例中,娱乐水域管理环境200包括水域202。水域202可以是娱乐水域204。在这些说明性实例中,娱乐水域204包括陆地206和水208。
娱乐水域204可采用各种形式。例如,娱乐水域204可以是海洋、海滩、河流、湖泊、它们的组合或其他合适的区域。例如,娱乐水域204中的陆地206可以是海滩106,水208可以是图1中的水108。在其他说明性实例中,陆地206可以是悬崖,水208可以是湖泊。娱乐水域204可用于由娱乐水域204中的个人210进行的各种活动,如岩石钓鱼、滑水、游泳、冲浪、潜水和其他合适的活动。
在这些说明性实例中,娱乐水域管理系统212可以用来管理娱乐水域204中的若干位置214。如这里所使用的,“若干”当与项目使用时是指一个或多个项目。例如,若干位置214是指一个或多个位置。
若干位置214包括在陆地206和水208中的至少一个中的位置。换句话说,若干位置214可包括陆地206的一部分、水208的一部分或它们的一些组合。
在这些说明性实例中,娱乐水域管理系统212包括水域管理器216和资产218。资产218配置来生成由水域管理器216使用的信息220,以协调由资产218在所述若干位置214中进行的任务222。
在这些说明性实例中,信息220可由资产218通过通信链路224发送到水域管理器216。在这些说明性实例中,通信链路224为无线通信链路。
如描绘的,水域管理器216可通过使用硬件、软件或两者的一些组合实施。当使用软件时,由水域管理器216进行的操作可以在配置来在处理器单元上运行的程序代码中实施。当采用硬件时,所述硬件可包括运转以在水域管理器216中进行操作的电路。
在所述说明性实例中,所述硬件可采用电路系统、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑装置或配置来进行若干操作的一些其他合适类型的硬件的形式。关于可编程逻辑装置,该装置配置来进行所述若干操作。该装置可在稍后时间重新配置,或者可以永久地配置成进行所述若干操作。可编程逻辑装置的示例包括,例如,可编制逻辑阵列、可编程阵列逻辑、现场可编程逻辑阵列、现场可编程门阵列和其他合适的硬件装置。此外,所述过程可以实施在与无机组件集成的有机组件中,和/或可以完全地由除人类以外的有机组件组成。例如,所述过程可以实施作为有机半导体中的电路。
在这个说明性实例中,水域管理器216可在计算机系统225内实施。计算机系统225可包括一个或多个计算机。当有多个计算机时,那些计算机可以通过使用如网络的通信介质相互连通。
这些计算机可以在相同的地理位置或不同的地理位置,这取决于具体执行方式。另外,在一些说明性实例中,计算机系统225的一部分或全部可以是可移动的。例如,计算机系统225中的一个或多个计算机可以位于平台中或由平台输送,如卡车、飞行器、船舶、人类操作员或一些其他合适的平台。
在这些说明性实例中,水域管理器216可具有智能水平226。智能水平226可根据水域管理器216的实施发生变化。在一些情况下,水域管理器216可以是接收来自人类操作员的输入并向人类操作员提供输出的计算机程序。
在其他说明性实例中,智能水平226可更高,以便来自人类操作员的输入可能是不必要的。例如,人工智能系统和其他合适类型的处理器可为水域管理器216中的智能水平226提供期望的智能水平。具体地,所述人工智能系统可包括专家系统、神经网络、简单的启发法、模糊逻辑、贝叶斯网络或为水域管理器216中的智能水平226提供期望智能水平的一些其他合适类型的系统。
在这些说明性实例中,水域管理器216可生成由资产218进行的任务222。任务222可采用若干不同的形式。例如,任务222可包括任务227的类型。在这些说明性实例中,任务227的类型包括信息收集任务228、救援任务229、警报任务230和搜索任务231和其他合适类型的任务中的至少一个。
在这些说明性实例中,信息收集任务228生成可以用来启动任务222中其他任务的信息220。如描绘的,信息收集任务228可以由资产218进行,以生成信息220。例如,信息收集任务228可包括生成在娱乐水域204中若干位置214的图像。此外,信息220也可包括识别娱乐水域204中的个人210的活动的存在。信息220中的这种类型和其他类型的信息可在执行信息收集任务228的同时生成。
在这些说明性实例中,可以由资产218进行关于陆地206上、水208中的一个或多个个人210或在娱乐水域204内的它们的一些组合的救援任务229。在其他说明性实例中,任务222可包括警报任务230。警报任务230可向个人210提供关于娱乐水域204中所述若干位置214内潜在的不安全状态的警报或警告。这些潜在的不安全状况可包括,例如但不限于,存在鲨鱼、水母、激流、即将到来的雷雨、闪电、隐蔽在水表面下的危险地形、在水表面下的危险对象和可能存在于娱乐水域204中的其他不希望的状况。
在另一说明性实例中,搜索任务231可用来定位报告失踪的人员。例如,可执行搜索任务231,以寻找与父母失散的儿童。需要尽可能快地定位失踪的人员,特别是儿童。在这个说明性实例中,在搜索任务231期间可以使用无人驾驶交通工具237、有人驾驶交通工具238、固定摄像机和资产218中的其他组件。
在这些说明性实例中,资产218可包括若干不同类型的组件。例如,资产218可包括交通工具232、传感器系统234、人员236和支持系统242中的至少一个。
交通工具232可包括配置来生成信息220的机载传感器。如描绘的,交通工具232可包括无人驾驶交通工具237和有人驾驶交通工具238。随着交通工具232行进通过娱乐水域204中的若干位置214或在其附近,交通工具232可生成信息220。
有人驾驶交通工具238是可以输送人员236和由人员236操作的交通工具。在其他说明性实例中,有人驾驶交通工具238可以是输送人员236的自动交通工具。换句话说,在一些说明性实例中,有人驾驶交通工具238可以运转而不需要由人员236输入或控制。
无人驾驶交通工具237可由人员236进行远程控制,或者可以是自动的。在其他说明性实例中,无人驾驶交通工具237可包括远程控制和自动交通工具的混合。如描绘的,无人驾驶交通工具237可选自无人驾驶空中交通工具、无人驾驶地面交通工具、无人驾驶水上交通工具和其他合适类型的无人驾驶交通工具中的至少一种。当无人驾驶交通工具237是无人驾驶水上交通工具时,可以在洋、海、湖泊、池塘、河流或一些其他合适类型的在陆地206附近的水体中使用所述无人驾驶水上交通工具。
此外,无人驾驶交通工具237可包括一组自动交通工具239。如这里所使用的,“一组”在与项目使用时是指一个或多个项目。例如,一组自动交通工具239是指一个或多个自动交通工具。自动交通工具是一种在无人类操作员介入的情况下运转的交通工具。当所述一组自动交通工具239中存在多个自动交通工具时,在这些说明性实例中,一组自动交通工具239可配置来作为群集(swarm)240或一组群集241运转。
在此实例中,群集是一组一起工作的自动交通工具。在群集中,交通工具可彼此一起工作来完成任务、工作、操作或它们的一些组合。群集可具有群集智能。群集智能是系统性质,由此与其环境局部相互作用的交通工具的总体行为引起相关的功能全局模式出现。群集智能提供了可能探究总体或分布式问题解决而没有集中控制或提供全局模型的基础。
在这些说明性实例中,所述一组自动交通工具239中的自动交通工具可远程控制,或者可具有期望的智能水平。自动交通工具的智能水平可以设置在自动交通工具中或在另一位置中,如在计算机系统225中。
支持系统242是配置来为交通工具232提供支持的硬件系统。具体地,支持系统242可以为无人驾驶交通工具237提供支持。例如,支持系统242可为无人驾驶交通工具237提供遮蔽、动力、维护和其他类型的支持。在这些说明性实例中,支持系统242也可为有人驾驶交通工具238提供支持。
传感器系统234也配置来生成信息220。在这些说明性实例中,传感器系统234在娱乐水域204内所述若干位置214中或其附近的固定位置中。传感器系统234可包括图1中的传感器122和传感器123。当然,在这些说明性实例中,传感器系统234可包括在娱乐水域204内的固定位置中的任何数量的传感器。
另外,传感器234可以放置在位置214中或在能够生成关于所述若干位置214的信息220的其他位置中。在这些说明性实例中,传感器系统234可分布在提供生成所需量的关于娱乐水域204的信息220的能力的各种位置中。
人员236可位于所述若干位置214中或在其附近。在这些说明性实例中,人员236可从人员236进行的观察生成信息220。
人员236可执行信息收集任务228。例如,人员236可寻找其中个人210可能需要援助的情况。另外,人员236可通过寻找其他状况如激流、鲨鱼或其他不希望的状况执行信息收集任务228。人员236可生成信息220并发送信息220到水域管理器216。在一些说明性实例中,人员236可执行任务222而不需要来自水域管理器216的指令。
人员236也可执行任务222。这些任务可包括例如用于生成信息220的信息收集任务228、救援任务229、警报任务230和其他合适类型的任务222。人员236可携带传感器,操作有人驾驶交通工具238,操作不在所述一组自动交通工具239内的无人驾驶交通工具237,或者可以乘坐无人驾驶交通工具237,包括一组自动交通工具239。
作为一个实例,在执行救援任务229中,人员236可走、跑、游或乘坐交通工具232,以执行救援任务229中的不同任务。当执行警报任务230时,人员236可能以口头方式向娱乐水域204中的个人210提供警告。在其他情况下,人员236可提供各种警告,如启动报警器的操作,举起信号旗,或启动其他合适类型的警报系统的操作。
如描绘的,信息220可采用若干不同的形式。例如,信息220可包括人员信息243、环境信息244、野生生物信息245和其他合适类型的信息。
人员信息243是关于个人210的信息。人员信息243可包括图像、坐标和关于个人210的其他合适类型的信息。在这些说明性实例中,人员信息243可包括关于活动、位置、状况的信息和关于个人210的其他合适的信息。
在这些说明性实例中,人员信息243中的活动可以是关于个人210进行的活动的信息。这些活动可包括,例如但不限于,游泳、散步、跑步、做运动、沐日光浴、打架和其他合适的活动中的至少一种。个人210的位置可以是个人210在娱乐水域204内的位置。这种位置信息可采用二维或三维坐标的形式,这取决于具体执行方式。例如,该信息可以是关于纬度、经度和海拔高度。
环境信息244可以是关于娱乐水域204以及在其他位置中的环境246的信息。环境246可包括当前环境状况、水流、水温、波高、风、紫外线辐射水平和其他合适类型的关于环境246的信息的至少一种。
如描绘的,野生生物信息245是关于可能在娱乐水域204内所述若干位置214中或在其附近的野生生物247的信息。野生生物信息245可采用各种形式,如野生生物存在的图像、位置、识别和其他合适类型的关于野生生物247的信息。野生生物247可包括,例如但不限于,鲨鱼、鱼、水母和可存在于陆地206或水208中的可能对个人210有危险的其他类型的动物。通过使用人员信息243、环境信息244、野生生物信息245和信息220中其他类型的信息,水域管理器216可比目前使用的监视系统如救生员更有效地管理具有任务222的娱乐水域204。
现在参照图3,根据说明性实施方式描绘了用于娱乐水域的水域管理器的方框图图示。在这个说明性实例中,说明了用于水域管理器216的组件的实例。
在这个说明性实例中,水域管理器216包括若干不同的组件。如描绘的,水域管理器216包括分析器300、任务生成器302和模拟器304。分析器300从图2中的资产218接收信息220。分析器300配置来通过使用信息220执行分析305。分析305可以用来识别事件306。
事件306是明显足以保证识别任务222中的任务326的发生或活动。通过使用规则、政策或其他条件可以设定事件306发生时的阀值。这些规则、政策和条件可能对于图2中娱乐水域204内不同类型的陆地206、水208或陆地206和水208的组合是相同或不同的。
事件306可采用许多不同的形式。例如,事件306可以是下述之一:个人溺水,个人位于允许区域以外,个人具有心脏病状况,个人窒息,个人之间打架,出现激流,游泳者在离悬崖面所选定的距离内,游泳者在大于离岸边所选定的距离,雷雨在离娱乐水域所选定的距离内,闪电在离娱乐水域所选定距离内,波浪具有在离娱乐水域所选定距离内的大于期望的高度,鲨鱼在离娱乐水域所选定距离内,水母在娱乐水域内,在陆地上的个人生病,个人被席卷到水里,和水上交通工具在娱乐水域中不能使用。当然,事件306可以是另一种发生情况或活动,这取决于具体执行方式。例如,事件306也可包括非即时危害。非即时危害的实例可以是,例如但不限于,失踪儿童、失踪成年人、抛锚的汽车、漂流的船只和其他类似事件的报告。当然,在人如儿童失踪的情况下,事件306可以认为是即时危害,这取决于具体实施方式。
如描绘的,分析305可以若干不同的方式进行,以识别事件306。分析305可包括检查、清洗、运输、模拟和其他关于信息220的操作。
在此实例中,分析305可以通过使用信息220的任何当前可用分析技术进行。例如但不限于,分析器300可通过使用图像处理系统、光探测和测距系统、地理信息系统、目视检查系统或其他合适类型的系统进行信息220的分析305。具体地,分析器300可以执行分析305,以通过使用数据聚类和相关性、异常检测、统计和预报法以及其他合适类型的数据分析技术识别事件306。
在进行分析305中,分析器300可使用存储库310来使用信息220识别事件306。例如,信息220中的图像可以通过使用存储库310分析,以确定事件306是否存在。在一个说明性实例中,存储库310可包括指示图2中的个人210中的个人什么时候可能溺水或游泳遇到困难的模型。
例如,存储库310中的模型可与信息220中的图像比较,以确定个人210中的个人是否在游泳上有足够的难度,以生成事件306。如描绘的,存储库310中的模型可包括关于指示个人游泳遇到困难或可能溺水的动作或位置的信息。除了个人210中可能溺水的个人以外,存储库310可包括可以用来识别其他类型事件的信息。
在这些说明性实例中,事件306也可以由模拟器304生成。模拟器304配置来模拟图2中娱乐水域204中的若干位置214的状况312。这些状况可包括,例如,可能会产生激流、大于期望的波浪、雷雨的状况和可能在娱乐水域204中发生的其他不希望的状况中的至少一种。
模拟器304配置来运行模拟314,以确定是否可能存在处于生成事件306的水平的状况312。换句话说,模拟314可用来识别当前状况316以及预测的状况318。在这个说明性实例中,预测的状况318可以是潜在的状况。当状况312指示关于由陆地206上、水208中的个人210或它们的一些组合进行的活动的不希望的状况时,模拟器304可生成事件306。
模拟314可以通过使用存储库310执行。具体地,存储库310中的模型可以用来实施模拟314。例如,模拟314可以是用于在预测的状况318中的预测状况如激流的模拟。
作为一个实例,存储库310中的模型可以由模拟器304使用,以运行模拟314来根据从资产218接收的信息220预测激流可能会什么时候发生。信息220可包括关于当前天气、水温的信息和其他合适类型的信息。此外,从存储库310获得的信息可包括关于预测的天气的信息和可能用来预测在图2中的若干位置214中的水208中可能什么时候出现激流的其他合适信息。如果模拟314中存在激流,所述激流可被认为是预测状况318中的一个预测状况。
作为另一说明性实例,模拟器304可运行模拟314,以确定鲨鱼的存在是否可能是预测状况318中的一个预测状况。在这些说明性实例中,鲨鱼的迁徙模式可包括在储存库310内的模型中。这些迁徙模式可用于确定是否应该在任务222中启动图2中的信息收集任务228,以监视该区域中鲨鱼的存在。因此,在模拟314中鲨鱼的存在可以是预测状况318中的一个预测状况。
通过识别事件306,任务生成器302被配置来识别若干工作324,用于各任务222中的任务326。另外,任务生成器302可生成一个或多个任务222,而不需要识别事件306。例如,在获得关于娱乐水域204的信息220之前,可生成一个或多个任务222。在这个说明性实例中,“任务(mission)”是目标或目的。换句话说,各任务222中的任务326可以是一个或多个目标或目的。
例如,任务生成器302配置来识别用于各任务222中的任务326的若干工作324。在这些说明性实例中,“工作(task)”是将被执行来实现任务326的一件工作。工作可以由为所述一件工作执行的若干操作328组成。
若干工作324是由图2中的资产218执行的一项或多项工作。若干工作324中的每项工作可包括若干操作328中的一个或多个操作。任务生成器302也可在生成任务326中识别用于若干工作324的若干操作328。
例如,任务326可以是用于收集关于娱乐水域204的信息220的信息收集任务228。若干工作324中的一项工作可以是监视娱乐水域204中若干位置214中的一个特定位置。用于若干工作324中的一项工作的若干操作328中的一个或多个操作可以是例如飞行选定的路径通过娱乐水域204中的若干位置214中的所述位置,并生成该位置的图像。
在这些说明性实例中,任务生成器302将任务326、若干工作324和若干操作328中的至少一个分配给资产218。换句话说,任务生成器302可发送不同水平的任务信息330到资产218,这取决于要执行任务326的资产218的智能。
此任务信息330可以是发送到每个资产218的同一任务信息330。在其他说明性实例中,任务信息330对于资产218中的每个资产可不同。
在一些情况下,发送到资产218中的具体资产的任务信息330的类型可由相对于该任务的目标的资产218的位置确定。作为一个实例,如果个人210中的个人溺水,救援任务229可由资产218中的最接近的资产执行。在其他情况下,警报任务230可由最接近要被警告的娱乐水域204的特定区域中的个人210的资产218执行。以这种方式,水域管理器216中的任务生成器302可通过发送任务信息330到资产218协调任务326的执行。
然后,可通过通信链路224发送任务信息330到资产218。任务信息330可包括命令、指示、工作、数据、警报、图像和其他合适的信息中的至少一个。任务信息330被发送到资产218,以在执行任务326中协调资产218。
例如,任务生成器302可生成具有若干工作324的任务326。任务生成器302分配若干工作324到一组自动交通工具239。通过分配若干工作324到一组自动交通工具239,任务生成器302发送任务信息330到一组自动交通工具239,以执行任务326中的若干工作324。
以这种方式,一组自动交通工具239可执行若干工作324,以完成任务326的全部或一部分。在一些说明性实例中,任务生成器302可分配若干工作324的一部分到一组自动交通工具239和发送若干工作324的另一部分到图2中的有人驾驶交通工具238。在这种情况下,无人驾驶交通工具237中的一组自动交通工具239和有人驾驶交通工具238都使用任务信息330来完成任务326的一部分。
作为一个实例,在生成用于个人130的救援任务229中,任务生成器302可发送任务326的任务信息330到无人驾驶空中交通工具112,以跟踪图1中的个人130。任务生成器302也可发送任务信息330到无人驾驶空中交通工具114以飞过个人130,以协助人员128识别个人130在图1中的水108中的位置。无人驾驶空中交通工具112和无人驾驶空中交通工具114中的至少一个可为人员128生成个人130的视频图像。
在一些说明性实例中,任务生成器302可发送任务信息330到无人驾驶水上交通工具116,以移动到个人130的位置来提供个人130一个在等待人员128到达个人130时紧紧握住的平台。在其他说明性实例中,人员128可能不会参与任务326。相反,无人驾驶水上交通工具116可输送个人130到图1中的海滩106。
任务信息330可采用各种形式。作为一个实例,任务信息330中的若干工作324可以发送到一组自动交通工具239,以便一组自动交通工具239执行实现任务326中若干工作324所需的若干操作328。在其他情况下,任务信息330可包括执行若干操作328来完成用于任务222的若干工作324所需要的命令。
在一些情况下,任务信息330中的任务326的识别可足够资产218执行任务326。在其他情况下,若干工作324可能分配到资产218。
作为一个实例,所述分配可包含分配若干工作324到所述一组自动交通工具239中的一个或多个。在其他情况下,若干工作324可通过发送若干工作324到一组自动交通工具239进行分配。一组自动交通工具239在接收若干工作324之后协调和作出自己的分配。
换句话说,若干工作324可分配至作为整体的一组自动交通工具239或至所述一组自动交通工具239中的个别自动交通工具。当若干工作324分配至作为整体的一组自动交通工具239时,所述若干工作324中的具体工作可根据自动交通工具的位置、自动交通工具的性能、自动交通工具的响应时间或一些其他合适的参数分配到所述一组自动交通工具239中的自动交通工具。在其他说明性实例中,一组自动交通工具239可作为图2中的群集240或作为一组群集241运转。
在另一说明性实例中,任务生成器302可发送若干操作328的识别以由资产218中的不同资产执行。这些不同资产可以是例如无人驾驶交通工具237和传感器系统234。当收集信息和其他操作时,若干操作328可以处于各种水平并且在运动方向上可以如具体命令一样详细。以这种方式,具有分析器300、任务生成器302和模拟器304的水域管理器216可识别事件306,生成任务326,和发送任务信息330,以便娱乐水域204的监视比在无资产218的情况下使用人员128更有效。
现在转向图4,根据说明性实施方式描绘了在管理娱乐水域中可使用的交通工具的实例的方框图图示。在此描绘的实例中,图2中的交通工具232可采用若干不同的形式。
例如,有人驾驶交通工具238可包括若干不同类型的交通工具。作为一个实例,有人驾驶交通工具238可包括有人驾驶飞行器400、有人驾驶地面交通工具402和有人驾驶水上交通工具404中的至少一个。
如描绘的,有人驾驶飞行器400可包括,例如但不限于,飞机、直升机和一些其他合适类型的飞行器中的至少一个。有人驾驶地面交通工具402可包括卡车、摩托车、全地形交通工具、地面活动交通工具、运动用途交通工具和能够在娱乐水域204中的陆地206上移动的一些其他合适类型的交通工具中的至少一个。有人驾驶水上交通工具404可包括船只、小艇、私人船和一些其他合适类型的水上交通工具中的至少一个。在娱乐水域204中使用的有人驾驶交通工具238类型可取决于地形的类型、气候条件、区域大小和娱乐水域204中其他合适的参数。
无人驾驶交通工具237可包括若干不同类型的交通工具。例如,无人驾驶交通工具237可包括无人驾驶空中交通工具406、无人驾驶地面交通工具408和无人驾驶水上交通工具410中的至少一个。
如描绘的,无人驾驶空中交通工具406可包括飞机、直升机和其他合适类型的无人驾驶飞机。在这些说明性实例中,无人驾驶空中交通工具可具有各种尺寸并可采用各种形式。例如,无人驾驶空中交通工具406可包括由人携带的微型飞行器、多模态电子机械昆虫(entomopter)、微型直升机、单旋翼带尾桨(ducted fan)微型直升机、便携式无人驾驶空中交通工具和其他合适类型的无人驾驶空中交通工具。
无人驾驶地面交通工具408也可采用各种形式。例如,无人驾驶地面交通工具408中的一个无人驾驶地面交通工具可以是履带式机器人、无人驾驶全地形交通工具和可远程操作或在设计上自动的其他合适类型的地面交通工具。
无人驾驶水上交通工具410也可以通过使用若干不同类型的交通工具实施。例如,无人驾驶水上交通工具410可以作为无人驾驶员工船舶、无人驾驶小艇和其他合适类型的无人驾驶水上交通工具实施。
现在转向图5,根据说明性实施方式描绘了自动交通工具的方框图图示。在此描绘的实例中,自动交通工具500是在图2中的一组自动交通工具239的一个自动交通工具的一个执行方式的实例。无人驾驶空中交通工具112、无人驾驶空中交通工具114和无人驾驶水上交通工具116是可以作为使用自动交通工具500中的组件的自动交通工具实施的无人驾驶交通工具的物理实例。
在这个说明性实例中,自动交通工具500包括若干不同的组件。例如,自动交通工具500包括支持结构502、移动系统504、若干任务模块506、通信系统508、控制器510和电源512。
支持结构502为自动交通工具500中的其他组件的物理支持提供结构。支持结构502可以是例如框架、外壳、主体和其他合适类型的结构中的至少一种。
移动系统504与支持结构502相联并配置来为自动交通工具500提供运动。移动系统504可采用各种形式。例如,移动系统504可包括腿、轮子、轨道和用于移动自动交通工具500的其他合适类型的机构。
若干任务模块506是与支持结构502相关联的系统。所述若干任务模块506的类型可根据自动交通工具500配置来执行的任务而变化。例如,若干任务模块506可包括传感器模块514、救援模块516和警报模块521中的至少一个。若干任务模块506中的一个模块可以从自动交通工具500中拆卸。换句话说,若干任务模块506中的一个任务模块可在自动交通工具500中与若干任务模块506中的另一任务模块交换。
传感器模块514配置来生成关于自动交通工具500周围的环境的信息。具体地,传感器模块514中的若干传感器518可生成关于自动交通工具500周围的环境的信息。救援模块516配置来用于执行救援任务。在这些说明性实例中救援模块516可配置来执行搜索和救援任务。警报模块521配置来用于在警报任务中提供警告。
以这种方式,可以为自动交通工具500提供创造者多功能性(creatorversatility)。具体地,可选择若干任务模块506中的一个任务模块由自动交通工具500使用,这取决于分配到自动交通工具500的任务或工作。因此,随着任务发生变化或需求发生变化,可改变若干任务模块506,以适合可分配到自动交通工具500的具体任务。另外,通过使用若干任务模块506,自动交通工具500的重量可通过减少若干任务模块506中的任务数量仅仅为具体任务或工作所需的那些数量而减少。
通信系统508也与支持结构502相联。如描绘的,通信系统508配置来提供自动交通工具500和另一装置之间的通信。该另一装置可以是,例如但不限于,资产218中的其他资产、计算机系统225、水域管理器216和其他合适的组件中的一个。在这些说明性实例中,所述通信可以是无线通信。在一些情况下,也可能存在有线通信接口。
电源512与支持结构502相联。电源512配置来为自动交通工具500中的其他组件提供电力。电源512可采用一些不同的形式。例如,电源512可包括能量系统520和能量收集系统522的至少一个。
在这个说明性实例中,能量系统520可包括一个或多个电池。这些电池也可以是模块化的和可更换的。在其他说明性实例中,能量系统520可以是燃料电池或一些其他合适类型的能量系统。
能量收集系统522配置来从自动交通工具500周围的环境生成用于自动交通工具500中的组件的电力。例如,能量收集系统522可包括生物力学收集系统、压电收集系统、热电收集系统、太阳能电池、微型风力涡轮发电机、环境无线电波接收器和从自动交通工具500周围的环境生成电力的其他合适类型的能量收集系统中的至少一种。
在这个说明性实例中,控制器510也与支持结构502相联。如描绘的,控制器510采用硬件的形式,并可包括软件。
控制器510配置来控制自动交通工具500的操作。控制器510可提供智能水平524。智能水平524可根据自动交通工具500的具体实施方式发生变化。智能水平524可以是图2中的智能水平226的一个实例。
在一些情况下,智能水平524可以使控制器510接收具体命令。这些命令可包括,例如但不限于,行进方向、中间站、何时使用传感器模块514生成信息220和其他类似命令。
在其他说明性实例中,智能水平524可更高,以便自动交通工具500可接收工作。控制器510可识别用于执行该工作的操作。此工作可以是固定的工作,其中自动交通工具500遵循特定区域中的路径,以使用传感器模块514生成信息220。
在另一说明性实例中,控制器510可接收任务。控制器510可识别工作和操作,以执行该任务。例如,控制器510可接收对游泳遇到困难的游泳者的救援任务。控制器510也可识别工作和操作,以定位该游泳者并通过使用若干任务模块506中的救援模块516向该游泳者提供援助。
在其他说明性实例中,智能水平524可甚至更高,以便自动交通工具500配置来与其他自动交通工具连通,协调执行一项或多项工作。例如,控制器510可包括电路、计算机程序、人工智能系统和为智能水平524提供期望水平的其他合适类型的过程。智能水平524的该水平和为协调一项或多项工作的执行与其他自动交通工具的连通可允许自动交通工具500在图2中的群集240内操作,以执行任务。
在这些说明性实例中,智能系统528可提供智能水平524。智能系统528可使用专家系统、神经网络、模糊逻辑或一些其他合适类型的系统来提供智能水平524。
控制器510中的智能水平524可考虑如动态路径规划的功能。以这种方式,障碍物可以沿路径被识别,并且可因此避开。可实时执行障碍物的这种识别和避开。这些障碍物可包括,例如但不限于,树、救生员站、灯杆和娱乐水域204中的其他障碍物。
控制器510也可监视自动交通工具500中的不同系统的健康。例如,控制器510可监视电源512中提供的或剩余的能量水平。如果电源512仅包括能量系统520中的电池,控制器510可指示自动交通工具500返回到进行电池的再次充电或更换的基地。
在其他说明性实例中,控制器510可监视电源512,以便所使用的能量类型从能量系统520和能量收集系统522中的一个切换到能量系统520和能量收集系统522中的另一个。以这种方式,控制器510可延长自动交通工具500中的电源512的寿命。
图5中的自动交通工具500的图示并不意味着暗示对可以实施自动交通工具500的方式的限制。在其他说明性实例中,除了或替代所描述的那些以外,自动交通工具500可包括其他组件。
现在转向图6,根据说明性实施方式描绘了传感器模块的方框图图示。在该说明性实例中,传感器模块600是图5中传感器模块514的一个实施方式的实例。可选择传感器模块600在用来收集用于分析的信息的信息收集任务中使用。
如描绘的,传感器模块600包括若干不同组件。传感器模块600可包括全球定位系统接收机602和摄像机系统604。
全球定位系统接收机602可以用来识别自动交通工具500中的全球定位系统接收机602在三维坐标中的位置。这些坐标可包括纬度、经度和海拔高度。全球定位系统接收机602使用卫星系统提供这些三维坐标。
摄像机系统604配置来生成图像。这些图像可与用于点云的数据相关。在这些说明性实例中,摄像机系统604可包括一台或多台摄像机。例如,摄像机系统604可包括可见光摄像机、立体摄像机、红外摄像机和其他合适类型的摄像机。在一些说明性实例中,摄像机系统604可包括相同类型的多台摄像机、不同类型的多台摄像机或它们的一些组合。
使用摄像机系统604的图像可以用来识别各种类型的信息。在一个说明性实例中,来自摄像机系统604的图像可以用来识别图2中的娱乐水域204内的个人210。在另一实例中,所述图像可以用来识别图2中的水208中可能出现的水流。所述图像也可以用来识别图2中的野生生物247的存在,如鲨鱼、水母或其他类型的野生生物。
在其他说明性实例中,代替或除了全球定位系统602和摄像机系统604以外,其他组件如声纳、雷达、激光测高仪或其他合适类型的传感器可以包括在传感器模块600中,这取决于具体实施方式。例如,声纳可以由无人驾驶水上交通工具410使用来定位和跟踪水208下面的对象。在一些说明性实例中,声纳和雷达可以由无人驾驶交通工具237中的其他交通工具使用。作为另一实例,激光测高仪可以用来测量水域202内的平均波高。传感器模块600中使用的具体传感器可取决于传感器模块600的具体用途、所收集的信息类型或两者。
现在参照图7,根据说明性实施方式描绘了救援模块的方框图图示。救援模块700是图5中的救援模块516的一个执行方式的实例。
救援模块700包括若干不同的组件。救援模块700可经选择在执行救援任务中使用。例如,救援模块700可包括全球定位系统接收机702、摄像机系统704、激光测距仪706、浮力装置部署系统708和跟踪系统712。全球定位系统接收机702和摄像机系统704可以以与图6中的全球定位系统接收机602和摄像机系统604类似的方式实施。
在这些说明性实例中,激光测距仪706配置来识别到图5中的自动交通工具500周围的不同对象的距离。例如,激光测距仪706可以用来找到自动交通工具500到对象如水中的个人、船只、鲨鱼或其他合适的对象的距离。
激光测距仪706可以为自动交通工具500周围的特征生成三维坐标。具体地,激光测距仪706可生成用于点云的数据。这种点云可以用来生成娱乐水域204中一个或多个位置的三维地图。
浮力装置部署系统708配置来部署若干浮力装置。这些浮力装置可以是,例如,救生衣、救生工具、救生筏和其他合适类型的浮力装置中的至少一种。
如描绘的,跟踪系统712可以用来跟踪水中对象的位置。例如,该对象可以是游泳者、船或一些其他合适的对象。跟踪系统712可部署一个或多个跟踪浮标到水中。这些跟踪浮标可使用全球定位信号识别跟踪浮标在水中的位置。然后,这些跟踪浮标可生成识别所述跟踪浮标的位置的全球定位系统坐标,并传输这些坐标到另一装置。
现在转向图8,根据说明性实施方式描绘了警报模块的方框图图示。在这个说明性实例中,警报模块800是用于图5中的警报模块521的一个实施方式的实例。
在这个说明性实例中,警报模块800包括若干不同的组件。例如,警报模块800包括全球定位系统接收机802、摄像机系统804、扬声器系统806和照明弹系统(flare system)808。全球定位系统接收机802和摄像机系统804可以以与图6中的全球定位系统接收机602和摄像机系统604类似的方式实施。
扬声器系统806可以用来提供声音警告、口头警告或它们的一些组合。例如,扬声器系统806可以用来指导比期望的更远地离开海岸的游泳者移动更靠近海岸。作为另一实例,如果雷雨正接近图2中的娱乐水域204,也可以使用扬声器系统806指导个人210寻找遮蔽。这些警告和其他类型的警告可通过扬声器系统806提供。
照明弹系统808配置来部署照明弹。这些照明弹可具有不同的颜色,其可对应不同类型的警告。
图5中自动交通工具500的图示和图6-8中不同类型的任务模块的图示并不意味着暗示对可以实施自动交通工具和任务模块的方式的物理或架构限制。例如,传感器模块600可包括激光测距仪,以识别到由摄像机系统604生成的图像中的对象的距离。作为另一说明性实例,救援模块700可仅包括浮力装置部署系统708或跟踪系统712,而不是这两个系统。
作为另一说明性实例,警报模块800代替或除了扬声器系统806和照明弹系统808以外可包括其他警报系统。例如,警报模块800可包括视频屏幕、投影机、手电筒和用于将警告传送给娱乐水域204中的个人210的其他合适装置。
另外,这些任务模块中的一些模块可以在固定平台而不是交通工具232中实施。例如,传感器模块600可以在救生员站、光杆或其他位置上使用。换句话说,传感器模块600可以在图2中的传感器系统234内使用。
虽然若干任务模块506已经描述为是可移动的,但是若干任务模块506中的一些任务模块可以是固定的。例如,若干任务模块506可包括传感器模块514作为固定模块,而若干任务模块506中的其他模块可以是可移动的。作为另一说明性实例,虽然自动交通工具500已经描述为在无人类操作员下运转,但是自动交通工具500也可以运载人类操作员,即使操作员可能不指导自动交通工具500的操作。在此实例中,自动交通工具500可作为运输工具。
现在参照图9,根据说明性实施方式描绘了支持系统的方框图图示。在这个说明性实例中,支持系统900是可以在图2中的支持系统242中的一个支持系统中使用的组件的实例。
如描绘的,支持系统900具有若干不同的组件。支持系统900包括平台902、覆盖区域904、通信单元906、能量补充系统907、传感器模块912和操作员界面914。
在这个说明性实例中,平台902是图5中的自动交通工具500可以根据具体实施方式降落或移动在其上的结构。在这些说明性实例中,平台902可以是移动平台、固定平台或一些其他合适类型的平台。
覆盖区域904可以是自动交通工具500躲避所述环境的区域。通信单元906可提供与自动交通工具500、水域管理器216或一些其他合适的组件的通信。
能量补充系统907可包括充电系统908、电池910和其他合适的组件。能量补充系统907可配置来给能量系统520再次充电,或者以其他方式给图5中的能量系统520提供电力。
充电系统908配置来给自动交通工具500中的能量系统520再次充电。当在能量系统520中使用电池时,可以使用电池910替换能量系统520中的电池,而不是根据电池状况给电池再次充电。
传感器模块912是在图5中的若干任务模块506中可替换的模块的实例。在这些说明性实例中,操作员界面914可以是具有触摸屏的显示系统。操作员界面914可由人员236查看,以接收命令、任务或关于图2中的娱乐水域204的其他信息。操作员界面914也可以用来输入目视检查结果,或可以由分析器300用来执行图3中的分析305的其他信息。
图9中的支持系统900的组件的图示仅示为实例,并不意在限制可以实施支持系统242中的其他支持系统的方式。例如,支持系统242中的其他支持系统可以省略通信单元906。在其他的说明性实例中,支持系统242中的一个支持系统可包括配置来存储由自动交通工具500或其他平台生成的信息的存储装置。
图2中的娱乐水域管理环境200的图示和图2-9中的不同组件并不意在暗示对可以实施娱乐水域管理环境200和娱乐水域管理环境200中的不同组件的方式的物理和架构限制。代替或除了所示的组件以外,可以使用其他组件。一些组件可能是不必要的。此外,呈现方框是为了说明一些功能组件。当在一个说明性实施方式中实施时,这些方框中的一个或多个可进行组合、分开或者组合并分开成不同的方框。
例如,虽然传感器模块600已经关于在自动交通工具中实施加以描述,但是传感器模块600也可以用来实施图2中的传感器系统234中的组件。例如,在传感器系统234中,传感器模块600可以位于图1中的卫星110上。
在其他说明性实例中,水域管理器216也可以连同在群集240或一组群集241中操作的自动交通工具239协调人员236、有人驾驶交通工具238或两者。另外,在这些说明性实例中,水域管理器216可生成可以基本同时执行的多个任务222。例如,多个信息收集任务可以同时执行。在另一说明性实例中,救援任务229可与图2中的信息收集任务228基本同时执行。
另外,在这些说明性实例中,计算机系统225可这样分配,以便人员236可以携带部分的计算机系统225。例如,工作人员236可携带移动电话、平板电脑、笔记本电脑和可以与水域管理器216连通的其他合适装置。
在其他说明性实例中,代替或除了任务227类型中描述的任务以外,可以使用其他类型的任务。例如,任务227类型也可包括强制任务。强制任务是用来强制执行可能被娱乐水域204中的个人210的活动破坏的规则、法规或法律的任务。例如,打架或其他口角可能会引起强制执行任务,以制止打架或其他口角。
另外,图1中所示的不同组件可与图2-9中的组件组合,与图2-9中的组件使用,或者两者的组合。此外,图1中的一些组件可以是图2-9中以方框形式示出的组件如何可以作为物理结构实施的说明性实例。
例如,在一些说明性实例中,有人驾驶交通工具238可在生成图2中示出的信息220中从娱乐水域管理环境200中省略。在其他说明性实例中,人员236对于生成信息220也可能是不必要的。在还其他说明性实例中,支持系统242可省略。在还其他说明性实例中,水域管理器216可位于交通工具232之一上。
以这种方式,任务可在用于具体类型的娱乐水域204的资产218之间分配。因此,在有或无人员236出现在娱乐水域204的情况下,高效且彻底的监视和行动可以由资产218执行。
接下来参照图10,根据说明性实施方式描绘了在救援任务过程中执行工作的无人驾驶空中交通工具的图示。在这个说明性实例中,无人驾驶空中交通工具1000是图4中无人驾驶空中交通工具406中的一个无人驾驶空中交通工具的一个实施方式的实例。在这个说明性实例中,旋翼机1002是图4中无人驾驶空中交通工具406中的一个无人驾驶空中交通工具的一个实施方式的实例。另外,旋翼机1002可以是图5中自动交通工具500的一个实施方式的实例。在这些说明性实例中,旋翼机1002可以是微型空中交通工具。
如描绘的,旋翼机1002具有救援模块1004。救援模块1004包括浮力装置部署系统1006。在这些说明性实例中,浮力装置部署系统1006配置来将救生工具1008投入水1010内。救生工具1008是浮力装置的实例。
在这个说明性实例中,旋翼机1002配置来将救生工具1008投入水1010内接近于已经确定需要援助的个人1012。如描绘的,旋翼机1002可从水1010上方距离1014部署救生工具1008。在这个具体实例中,距离1014可约为5米。当然,根据具体实施方式,距离1014可具有其他值。例如,可以选择距离1014,以便救生工具1008部署到投放区1016。
在这些说明性实例中,投放区1016是水1010中的一个区域,在该区域内个人1012可以能够迅速地够到救生工具1008。通过将救生工具1008投入投放区1016内,个人1012可以能够保持漂浮在水上,直到救援人员能够到达个人1012。
现在转向图11,根据说明性实施方式描绘了在救援任务中执行工作的无人驾驶空中交通工具的图示。在这个说明性实例中,所述无人驾驶空中交通工具可以是旋翼机1100。在这个具体实例中,旋翼机1100可以是微型空中交通工具。
如描绘的,旋翼机1100包括救援模块1104。救援模块1104可以是搜索和救援任务,并且可包括跟踪系统1106。跟踪系统1106配置来将跟踪浮标1108部署到水1110内。在这个说明性实例中,跟踪浮标1108可包括全球定位系统发射器以及超声波发射器。当部署到水1110内时这些装置可发射具有允许识别跟踪浮标1108的位置的信号。
如描绘的,旋翼机1100位于水1110上方的距离1112。可以选择距离1112,以便跟踪浮标1108可落入个人1116周围的投放区1114内。在这个说明性实例中,个人1116位于水1110下面。在这个说明性实例中,当部署到水1110内时,跟踪浮标1108可提供用于识别可位于水1110下面的个人1116的位置的信息。
通过使用跟踪浮标1108,对在水1110下面的个人1116定位可更容易进行。因此,救援个人1116所需的时间量可减少。以这种方式,使用跟踪浮标1108可以获得恢复知觉所需的宝贵时间。
现在参照图12,根据说明性实施方式描绘了生成用来识别如激流的事件的信息的自动交通工具的图示。在此描绘的实例中,自主水上交通工具1200、自主水上交通工具1202和自主水上交通工具1204可沿海滩1210的海岸1208在水1206中漂移。
在这个说明性实例中,自主水上交通工具1200、自主水上交通工具1202和自主水上交通工具1204可测量水流量。所述水流量可由传感器测量,或者可通过自主水上交通工具1200、自主水上交通工具1202和自主水上交通工具1204的漂移测量。
例如,自主水上交通工具1202测量水流1212,其具有约3米/秒(m/s)的速度。自主水上交通工具1204测量水流1214,其具有约8m/s的速度。随着水流1214中8m/s的水流量的测量,这个速度指示在这个具体实例中存在激流。这个信息可以用来生成一个事件。该事件可导致向海滩1210上的个人提供警告的任务。具体地,该警告可以是水1206中不允许游泳。
现在转向图13,根据说明性实施方式描绘了用来识别事件的信息的图示。在此描绘的实例中,图像1300是可通过使用传感器模块600中的摄像机系统604生成的图像的实例。图像1300可由飞过该水域的无人驾驶空中交通工具生成。
在这个说明性实例中,图像1300包括使用图形指示器1304、1306、1308、1310、1312、1314、1316、1318和1320识别鲨鱼。在这个说明性实例中,图像1300可由无人驾驶空中交通工具、水域管理器216或一些其他合适的装置进行分析。在这些说明性实例中,这些图形指示器可由无人驾驶空中交通工具或由水域管理器216添加到图像1300。
在这个位置识别鲨鱼之后,图像1300可呈现给一个或多个人员236进行验证。图形指示器1304、1306、1308、1310、1312、1314、1316、1318和1320允许人员236较快地分析图像1300。
现在参照图14,根据说明性实施方式描绘了包括用于生成事件的信息的图像的图示。在此描绘的实例中,图像1400是当传感器模块600中的摄像机系统604位于图2中的陆地206时可由摄像机系统604生成的图像的实例。具体地,该图像可取自位于平台如图1中的海滩106上的救生员站121的传感器模块600。
在这个说明性实例中,在位置1402从鳍1404识别鲨鱼1401。这种识别可以由水域管理器216作出。具体地,分析器300和水域管理器216可识别在位置1402的鲨鱼1401,作为需要图3中的任务326的事件306。
如描绘的,在启动任务326之前,或作为启动任务326的一部分,可以从人员236获得验证。具体地,图像1400可发送至人员236。在这些说明性实例中,图形指示器1406可以由水域管理器216添加到图像1400,以协助人员236较快地检查图像1400。
现在转向图15,根据说明性实施方式描绘了用来识别激流的存在的图像的图示。在此描绘的实例中,图像1500是海滩1502和水1504的图像。在这个说明性实例中,图像1500是由图6中的传感器模块600内的摄像机系统604生成的图像。传感器模块600可位于无人驾驶空中交通工具中。
在这个说明性实例中,水1504中的部分1506指示激流的存在。如描绘的,可在一段时间内拍摄多个图像,如图像1500。这个时间段可以是在约30分钟内每隔一到二秒。通过使用这些图像,定时曝光照片可以能够识别激流,如部分1506中的那些。由于不存在白色水域,激流在定时曝光照片中显示为黑暗带状。部分1506是指示激流在图像1500中存在的黑色带状的实例。
现在转向图16,根据说明性实施方式描绘了用来识别激流的存在的图像的另一图示。在这个说明性实例中,图像1600是从图6中的传感器模块600内的摄像机系统604生成的图像。传感器模块600可位于无人驾驶空中交通工具中。
在此描绘的实例中,图像1600是可被分析以识别激流的图像。这个图像指示激流正在图像1600中的部分1602和部分1604中形成。如果不训练这些人类资产识别形成激流的条件,人员236或其他人类资产可能看不见这些激流。
此外,通过使用延时摄影可以给海滩1601和水1603拍摄多个图像,以形成图像1600。如描绘的,摄像机系统604在期望的时间段内每两秒拍摄一个图像。作为一个实例,摄像机系统604可在30分钟内每两秒拍摄图像。当然,图像可以是在更短或更长时间段内或多或少频繁地由摄像机系统604拍摄,这取决于具体实施方式。摄像机系统604运行的频率和持续时间可取决于时日、季节、该区域中存在资产218数目、它们的一些组合或其他合适因素而变化。因此,在这个示例中,图像1600是由摄像机系统604在期望的时间段内拍摄的图像的组合。
在这些说明性实例中,随着激流正在形成,图像1600可以用来识别激流。例如,图像1600中看到的光亮区域1606可表示波浪闯入娱乐水域204的位置。图像1600中的黑暗区域1608可指示激流的位置,因为波浪没有吞没(break over)激流,并因此,图像1600的光亮区域1606不会引起这些位置。从图像1600中的光亮区域1606和黑暗区域1608的识别,水域管理器216可识别娱乐水域204中潜在的危险状况。
作为一个实例,图3中的分析器300内的计算机图像识别系统可经编程以识别图像1600中的黑暗区域1608。黑暗区域1608的识别可以由分析器300在图3中的当前状况316的分析305中使用,以便在激流完全形成之前检测潜在的激流。
因此,在激流对娱乐水域204内的个人210构成危险之前,可以识别所述激流。另外,任务生成器302可以根据关于图像1600中的激流的信息生成任务222,以便执行任务222来警告在娱乐水域204的部分1602和部分1604中的个人210,或者在这些激流变得危险之前从娱乐水域204的部分1602和部分1604疏散个人210。
现在转向图17,根据说明性实施方式描绘了用来识别事件的图像的图示。在这个说明性实例中,图像1700是从图6中的传感器模块600内的摄像机系统604生成的图像。传感器模块600可位于图1中的救生员站121中。
在这个说明性实例中,可以分析图像1700来识别可以是在远离海滩1704的水1702中的指定游泳区域1701的外面的个人。如描绘的,所述指定游泳区域由旗1706和旗1708指定。
在这个具体实例中,个人1710在指定游泳区域1701的外面。图像1700中的图形指示器1712可以由图2中的水域管理器216添加。具有图形指示器1712的图像1700可发送到人员236在执行任务如警报任务230中使用,以告诉个人1710退回到指定游泳区域1701内。
在另一说明性实例中,图像1700可以用来识别个人1710和在指定游泳区域1701的外面游泳的其他个人,以便人员236和/或其他资产218可以监视这些人。另外,具有个人1710的图像1700可与图16中的图像1600相比较,以识别在娱乐水域204内的激流附近的个人。
在其他说明性实例中,图像1700可与关于娱乐水域204内的危险状况的其他信息220相比较,以确定个人1710是否接近这些危险状况。在这些说明性实例中,人员236和其他资产218可使用这些比较来执行警报任务230、救援任务229或两者。
图10-17中的不同图示并不意在暗示对可以实施任务和可以生成图像的方式的限制。例如,在一些说明性实例中,图像可不包括图形指示器。例如,当人员236不使用所述图像时,可不包括图形指示器。在其他说明性实例中,旋翼机可部署浮力装置和跟踪浮标到水域中的个人。在又另一说明性实例中,船只可移动到水域中的个人,并充当个人的浮力装置。
现在转向图18,根据说明性实施方式描绘了用于管理娱乐水域的方法的流程图图示。图18中所示的方法可以用来管理区域,如图2中的娱乐水域204。通过使用水域管理器216可以实施图18中所示的方法。
该方法开始于从一组自动交通工具接收关于娱乐水域的信息(操作1800)。当然,其他信息可从除了操作1800中的自动交通工具以外的其他资产接收。例如,也可从传感器系统、人员和有人驾驶交通工具中的传感器接收信息。
然后,该方法分析所述信息来生成事件(操作1802)。该方法根据事件识别要执行的任务(操作1804)。在这些说明性实例中,该任务可采用各种形式。例如,任务可以是信息收集任务、救援任务、警报任务或一些其他合适类型的任务。
然后,该方法协调所述一组自动交通工具,以基于该事件执行任务(操作1806),随后该方法终止。根据具体实施方式,所述一组自动交通工具的协调也可以包括协调其他资产。
现在参照图19,根据说明性实施方式描绘了用于协调资产的操作的方法的流程图图示。图19中所示的方法可以在图2中的水域管理器216中实施。具体地,该方法可以在图3中的水域管理器216中的任务生成器302内实施。
该方法开始于生成任务(操作1900)。该任务可根据从娱乐水域中或其周围的资产接收的信息生成的事件生成。在其他说明性实例中,所述任务可根据用户输入生成。例如,操作员可选择由所述资产执行的任务,如信息收集任务。
该方法识别用于所生成的任务的工作(操作1902)。这些工作可以从任务的工作的预先选择模板中获得。在其他说明性实例中,当水域管理器216具有允许指定工作的智能水平226时,所述工作可由水域管理器216生成。例如,水域管理器216可实施人工智能过程。
接下来,该方法识别可用于执行所述工作的资产(操作1904)。在这些说明性实例中,所述资产可以是可由水域管理器216使用的一组自动交通工具的部分或全部。
然后,该方法选择用于执行所述工作的自动交通工具(操作1906)。在这些说明性实例中,每个自动交通工具可被分配一项工作,或者一组自动交通工具可被分配到一项或多项工作,以作为群集执行所述工作。
然后,该方法发送所述工作到所选定的自动交通工具(操作1908),随后该方法终止。以这种方式,图19中所示的不同操作可用来协调资产执行任务。
在不同的所描绘实施方式中的流程图和方框图说明了在一个说明性实施方式中设备和方法的一些可能实施方式的架构、功能和操作。在这方面,流程图或方框图中的每个方框可表示模块、分段、功能和/或操作或步骤的一部分。例如,一个或多个所述方框可以实施作为程序代码、在硬件中实施、或作为程序代码和硬件的组合实施。当在硬件中实施时,所述硬件可以例如采用集成电路的形式,所述集成电路被制造或配置来执行所述流程图或方框图中的一个或多个操作。
在说明性实施方式的一些可选实施方式中,所述方框中指出的一个或多个功能可不以图中所注的顺序出现。例如,在一些情况下,可基本同时执行连续示出的两个方框,或者有时可以相反顺序执行所述方框,这取决于所涉及的功能。此外,除了流程图或方框图中所示的方框以外,可以添加其他方框。
现在转向图20,根据说明性实施方式描绘了以方框图形式的数据处理系统的图示。数据处理系统2000可以用来实施图2中的计算机系统225中的一台或多台计算机。如描绘的,数据处理系统2000包括通信框架2002,其提供处理器单元2004、存储装置2006、通信单元2008、输入/输出单元2010和显示器2012之间的通信。在一些说明性实例中,通信框架2002可实施作为总线系统。
处理器单元2004配置来执行软件指令,以进行若干操作。处理器单元2004可包括若干处理器、多处理器芯和/或一些其他类型的处理器,这取决于实施方式。在一些情况下,处理器单元2004可采用硬件单元的形式,如电路系统、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑装置或一些其他合适类型的硬件单元。
由处理器单元2004运行的用于操作系统的指令、应用程序和/或程序可以位于存储装置2006中。存储装置2006可通过通信框架2002与处理器单元2004连通。如这里所使用的,存储装置,也称为计算机可读存储装置,是能够临时和/或永久存储信息的任何一块硬件。该信息可包括,但不限于,数据、功能形式的程序代码和/或其他合适的信息。
存储器2014和永久存储器2016是存储装置2006的实例。存储器2014可采用例如随机存取存储器或一些类型的易失性或非易失性存储装置的形式。永久存储器2016可包括任何数量的组件或装置。例如,永久存储器2016可包括硬盘驱动器、快闪式存储器、可重写光盘、可重写磁带或上述的一些组合。永久存储器2016使用的介质可以拆卸或不可以拆卸。
通信单元2008允许数据处理系统2000与其他数据处理系统和/或装置通信。通信单元2008可以通过使用物理和/或无线通信链路提供通信。
输入/输出单元2010允许从连接到数据处理系统2000的其他装置接收输入和将输出发送到连接数据处理系统2000的其他装置。例如,输入/输出单元2010可允许通过键盘、鼠标和/或连接到数据处理系统2000的一些其他类型的输入装置接收用户输入。作为另一实例,输入/输出单元2010可允许将输出发送到连接到数据处理系统2000的打印机。
显示器2012配置来显示信息给用户。显示器2012可包括,例如但不限于,监视器、触摸屏、激光显示器、全息显示器、虚拟显示装置和/或一些其他类型的显示装置。
在这个说明性实例中,不同说明性实施方式的过程可以通过使用计算机实施的指令由处理器单元2004执行。这些指令可称为程序代码、计算机可用程序代码或计算机可读程序代码,并可以由处理器单元2004中的一个或多个处理器读取和执行。
在这些实例中,程序代码2018以功能的形式位于计算机可读介质2020上,其可选择性地被拆卸,并可以加载到或转移到数据处理系统2000以由处理器单元2004执行。程序代码2018和计算机可读介质2020一起构成计算机程序产品2022。在这个说明性实例中,计算机可读介质2020可以是计算机可读存储介质2024或计算机可读信号介质2026。
计算机可读存储介质2024是用来存储程序代码2018的实体或有形的存储装置,而不是传送或传输程序代码2018的介质。计算机可读存储介质2014可以是,例如但不限于,光盘或磁盘,或连接到数据处理系统2000的永久存储装置。
可选地,程序代码2018可以通过使用计算机可读信号介质2026转移到数据处理系统2000。计算机可读信号介质2026可以是,例如但不限于,包含程序代码2018的传送的数据信号。该数据信号可以是电磁信号、光学信号和/或可以通过物理和/或无线通信链路传输的一些其他类型的信号。
图20中的数据处理系统2000的图示并不意在提供对可以实施所述说明性实施方式的方式的架构限制。不同的说明性实施方式可以在数据处理系统中实施,该数据处理系统包括代替或除了为数据处理系统2000所示的那些以外的组件。另外,图20中所示的组件可随所示的说明性实例的不同而不同。
因此,说明性实施方式提供一种管理水域的方法和设备。具体地,说明性实施方式可以用来管理娱乐水域,以向可能参与娱乐水域中活动的个人提供期望的安全水平。
说明性实施方式使用无人驾驶交通工具、传感器系统和其他装置中的至少一种来收集关于娱乐水域中位置的信息。该信息可以用来确定在娱乐水域内何时发生需要行动的事件。这些系统可以补充使用救生员和其他人员,以确定事件可能何时需要执行任务。当这类事件发生时,生成任务并协调资产来执行任务。
在这些说明性实例中,可以使用无人驾驶交通工具如无人驾驶空中交通工具、无人驾驶水上交通工具和无人驾驶地面交通工具,补充执行任务的现有人员。在一些情况下,任务可由无人驾驶交通工具执行,而不需要人员。
利用一个或多个说明性实施方式,可减少或避免不期望的结果,如溺水、受伤和其他不希望的结果。另外,利用一个或多个说明性实施方式,在娱乐水域提供提高的安全性,而没有不希望的费用增加。另外,错误或遗漏信息的可能性可通过使用一个或多个所述说明性实施方式降低。
另外,一个或多个说明性实施方式提供新的工具和方法,以扩展救生员在娱乐水域中监视和提供帮助的能力。例如,地面上、空中、水上的无人驾驶交通工具或它们的一些组合可增加能够检测事件的距离。另外,不同的无人驾驶交通工具可增加能够对需要帮助或其他行动的事件作出响应的速度。
不同说明性实施方式的描述已经为了说明和描述的目的呈现,且并不意在是穷举性的或限于公开形式的实施方式。许多修改和变化对本领域普通技术人员是显而易见的。另外,不同的说明性实施方式与其他说明性实施方式相比可以提供不同的特征。选择和描述所选的一个实施方式或多个实施方式是为了最好地解释实施方式的原理、实际应用并使本领域中的其他普通技术人员能够理解具有适合于所考虑具体用途的各种修改的各实施方式的公开内容。
Claims (15)
1.娱乐水域管理系统(212),其包括:
水域管理器(216),其配置来:从一组自动交通工具(239)接收关于娱乐水域(204)的信息(220);分析所述信息(220),以识别事件(306);和协调所述一组自动交通工具(239),以基于所述事件(306)在所述娱乐水域(204)中执行任务(326)。
2.根据权利要求1所述的娱乐水域管理系统(212),其进一步包括:
传感器系统(234),其配置来生成关于所述娱乐水域(204)的信息的一部分。
3.根据权利要求1所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述任务(326)选自信息收集任务(228)、救援任务(229)、警报任务(230)和搜索任务(231)中的一个。
4.根据权利要求3所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述水域管理器(216)配置来运行模拟(314),以识别需要所述信息收集任务(228)、所述救援任务(229)和所述警报任务(230)中的至少一个的所述娱乐水域(204)中的潜在状况。
5.根据权利要求1所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述事件(306)是个人需要的援助,并且所述任务(326)是救援任务(229)。
6.根据权利要求5所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述一组自动交通工具(239)的操作配置来在个人的所述救援任务(229)中执行若干工作(324),其中所述若干工作(324)选自下列中的至少一种:识别关于所述个人的信息、标记所述个人的位置、输送浮力装置给所述个人、在所述个人的位置投下跟踪浮标、输送若干救援人员(128)到所述个人的位置和引导若干救援人员(128)到所述个人的位置。
7.根据权利要求1所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述一组自动交通工具(239)选自无人驾驶空中交通工具、无人驾驶地面交通工具(115)和无人驾驶水上交通工具(116)中的至少一种。
8.根据权利要求7所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述无人驾驶空中交通工具配置来部署浮力装置和跟踪浮标中的至少一种。
9.根据权利要求1所述的娱乐水域管理系统(212),其中所述信息的一部分从传感器系统(234)、卫星(110)和救援人员(128)中的至少一个接收。
10.管理娱乐水域(204)的方法,所述方法包括:
从一组自动交通工具(239)接收关于所述娱乐水域(204)的信息;
分析所述信息,以识别事件(306);和
协调所述一组自动交通工具(239),以基于所述事件(306)执行任务。
11.根据权利要求10所述的方法,进一步包括:
使用传感器系统(234)生成关于所述娱乐水域(204)的信息(220)的一部分。
12.根据权利要求10所述的方法,其中所述任务(326)选自信息收集任务(228)、救援任务(229)、警报任务(230)和搜索任务(231)中的一个。
13.根据权利要求12所述的方法,进一步包括:
运行模拟(314),以识别需要所述信息收集任务(228)、所述救援任务(229)和所述警报任务(230)中的至少一个的所述娱乐水域(204)中的潜在状况。
14.根据权利要求10所述的方法,其中所述事件(306)是个人需要的援助,并且所述任务(326)是救援任务(229)。
15.根据权利要求14所述的方法,其中所述一组自主交通工具(239)的操作配置来通过选自下述的至少一种在所述个人的所述救援任务(229)中执行若干工作(324):识别关于所述个人的信息、标记所述个人的位置、输送浮力装置给所述个人、在所述个人的位置投下跟踪浮标、输送若干救援人员(128)到所述个人的位置和引导若干救援人员(128)到所述个人的位置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/656,898 US9443207B2 (en) | 2012-10-22 | 2012-10-22 | Water area management system |
US13/656,898 | 2012-10-22 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103778500A true CN103778500A (zh) | 2014-05-07 |
Family
ID=49447971
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310498669.3A Pending CN103778500A (zh) | 2012-10-22 | 2013-10-22 | 水域管理系统 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9443207B2 (zh) |
EP (1) | EP2722636B1 (zh) |
JP (1) | JP6456019B2 (zh) |
CN (1) | CN103778500A (zh) |
BR (1) | BR102013026726A2 (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104700576A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 徐州飞梦电子科技有限公司 | 一种水上快速救援系统及其方法 |
CN104700575A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 尚乐 | 一种水域安全救援系统及其方法 |
CN104802962A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-07-29 | 徐州飞梦电子科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
CN109035708A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-18 | 浙江水利水电学院 | 离岸流警示装置 |
CN109118717A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-01 | 常州大学 | 一种基于角度信号和分贝信号的溺水报警系统和方法 |
CN109991606A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-09 | 大连理工大学 | 一种用于冰水混合环境的波高测量装置及方法 |
CN110550165A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-10 | 金晴 | 一种基于物联网的智能海滩监测方法及其系统 |
CN110576951A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-17 | 安徽科微智能科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
CN111523612A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-11 | 桂林电子科技大学 | 一种深海鱼类图像分类识别方法 |
CN118298590A (zh) * | 2024-06-06 | 2024-07-05 | 贵州省大坝安全监测中心 | 水库运行安全监管系统及方法 |
Families Citing this family (79)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9813618B2 (en) * | 2012-11-02 | 2017-11-07 | Diversified Innovations Fund, Lllp | Wide area imaging system and method |
US8983682B1 (en) * | 2012-12-28 | 2015-03-17 | Google Inc. | Unlocking mobile-device and/or unmanned aerial vehicle capability in an emergency situation |
US9022322B2 (en) * | 2013-03-15 | 2015-05-05 | Curnell Melvin Westbrook, SR. | Remotely-controlled emergency aerial vehicle |
US20150025927A1 (en) * | 2013-07-16 | 2015-01-22 | Raytheon Company | Mission component evaluation and response architecture |
FR3013123B1 (fr) * | 2013-10-16 | 2017-07-14 | Ineo Aquitaine | Procede et dispositif pour la surveillance d'une zone a risque, notamment une zone de baignade |
US20150183498A1 (en) * | 2013-12-30 | 2015-07-02 | Patrick Wardle | Personal Submersible Drone for Aquatic Exploration |
US20150307172A1 (en) * | 2014-04-29 | 2015-10-29 | James Ng | Robotic Drowning Rescue System |
US9792656B1 (en) | 2014-05-20 | 2017-10-17 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Fault determination with autonomous feature use monitoring |
US11669090B2 (en) | 2014-05-20 | 2023-06-06 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness |
US10599155B1 (en) | 2014-05-20 | 2020-03-24 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness |
US9972054B1 (en) | 2014-05-20 | 2018-05-15 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Accident fault determination for autonomous vehicles |
US10373259B1 (en) | 2014-05-20 | 2019-08-06 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Fully autonomous vehicle insurance pricing |
US10540723B1 (en) | 2014-07-21 | 2020-01-21 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Methods of providing insurance savings based upon telematics and usage-based insurance |
US10410289B1 (en) | 2014-09-22 | 2019-09-10 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Insurance underwriting and re-underwriting implementing unmanned aerial vehicles (UAVS) |
US9972188B2 (en) * | 2014-10-09 | 2018-05-15 | Khalifa University of Science and Technology | Sonar based drowning detection system, method and kit |
WO2016072116A1 (ja) * | 2014-11-07 | 2016-05-12 | ソニー株式会社 | 制御システム、制御方法、および記憶媒体 |
US9946531B1 (en) | 2014-11-13 | 2018-04-17 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle software version assessment |
US9809305B2 (en) * | 2015-03-02 | 2017-11-07 | Amazon Technologies, Inc. | Landing of unmanned aerial vehicles on transportation vehicles for transport |
RU2615805C2 (ru) * | 2015-05-27 | 2017-04-11 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "3 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации | Комплекс средств автоматизации системы управления боевыми средствами |
US9805601B1 (en) | 2015-08-28 | 2017-10-31 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Vehicular traffic alerts for avoidance of abnormal traffic conditions |
US11467274B2 (en) | 2015-09-29 | 2022-10-11 | Tyco Fire & Security Gmbh | Search and rescue UAV system and method |
US9776717B2 (en) | 2015-10-02 | 2017-10-03 | The Boeing Company | Aerial agricultural management system |
EP3374263A4 (en) * | 2015-11-10 | 2019-05-08 | Matternet, Inc. | METHODS AND TRANSPORT SYSTEMS USING PILOT-FREE AIR VEHICLES |
WO2017094635A1 (ja) * | 2015-12-01 | 2017-06-08 | 株式会社プロドローン | 水中探査システム |
WO2017117246A1 (en) * | 2016-01-01 | 2017-07-06 | Russell David Wayne | System and method for safe utilization of unmanned automated vehicles in entertainment venues |
EP3403154A4 (en) * | 2016-01-12 | 2019-08-28 | Planck Aerosystems, Inc. | METHOD AND DEVICE FOR UNMANUFACTURED PLANE-BASED OBJECT DETECTION |
US10395332B1 (en) * | 2016-01-22 | 2019-08-27 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Coordinated autonomous vehicle automatic area scanning |
US11242051B1 (en) | 2016-01-22 | 2022-02-08 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle action communications |
US11719545B2 (en) | 2016-01-22 | 2023-08-08 | Hyundai Motor Company | Autonomous vehicle component damage and salvage assessment |
US10324463B1 (en) | 2016-01-22 | 2019-06-18 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation adjustment based upon route |
US10308246B1 (en) | 2016-01-22 | 2019-06-04 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle signal control |
US11441916B1 (en) | 2016-01-22 | 2022-09-13 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle trip routing |
US10134278B1 (en) | 2016-01-22 | 2018-11-20 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle application |
US10168700B2 (en) * | 2016-02-11 | 2019-01-01 | International Business Machines Corporation | Control of an aerial drone using recognized gestures |
JP6935988B2 (ja) * | 2016-05-30 | 2021-09-15 | テルモ株式会社 | 無人航空機、救護システム |
JP6738059B2 (ja) * | 2016-07-12 | 2020-08-12 | 株式会社自律制御システム研究所 | 表示装置、探索システム、表示方法、およびプログラム |
FR3055051A1 (fr) * | 2016-08-11 | 2018-02-16 | Helper-Drone | Dispositif de positionnement et de controle de drone a voilure tournante dans un environnement exterieur, systeme et procede associes |
DE102016117611B4 (de) * | 2016-09-19 | 2020-03-05 | Airrobot Gmbh & Co. Kg | Vorrichtung zum Lufttransport eines Gegenstands |
US9959734B1 (en) * | 2017-04-24 | 2018-05-01 | John Figura | Predictive shock alert warning system for use in bodies of water |
AU2018286646A1 (en) * | 2017-06-19 | 2020-02-06 | Drone Sharks Pty Ltd. | A system and a method for monitoring a predetermined region in a water body |
US11086337B2 (en) | 2017-06-20 | 2021-08-10 | Planck Aerosystems Inc. | Systems and methods for charging unmanned aerial vehicles on a moving platform |
CN111093788B (zh) | 2017-09-14 | 2022-04-29 | 环球城市电影有限责任公司 | 自主运输技术 |
WO2019072442A1 (en) * | 2017-10-10 | 2019-04-18 | Basf Se | METHOD FOR MONITORING AT LEAST ONE AQUACULTURE BASIN AND AQUACULTURE BASIN MONITORING SYSTEM |
JP7052305B2 (ja) * | 2017-11-13 | 2022-04-12 | トヨタ自動車株式会社 | 救援システムおよび救援方法、ならびにそれに使用されるサーバおよびプログラム |
JP7000805B2 (ja) | 2017-11-13 | 2022-01-19 | トヨタ自動車株式会社 | 動物救援システムおよび動物救援方法、ならびにそれに使用されるサーバおよびプログラム |
JP6870584B2 (ja) | 2017-11-13 | 2021-05-12 | トヨタ自動車株式会社 | 救援システムおよび救援方法、ならびにそれに使用されるサーバおよびプログラム |
JP6977492B2 (ja) | 2017-11-13 | 2021-12-08 | トヨタ自動車株式会社 | 救援システムおよび救援方法、ならびにそれに使用されるサーバおよびプログラム |
CN108111808B (zh) * | 2017-11-30 | 2020-04-28 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种基于实时视频图像分析的落水检测方法 |
US10532232B2 (en) * | 2017-12-15 | 2020-01-14 | Intel Corporation | Systems, apparatus, and methods for safety equipment deployment from a drone |
EP3509020A1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-07-10 | Robert Bosch GmbH | Mass evacuation utilizing a fleet of autonomous vehicles |
JP6568615B1 (ja) * | 2018-03-09 | 2019-08-28 | 有限会社金鹿哲学承継塾 | 自律航行型海洋ブイとこれを用いた海洋情報システム |
US10814977B2 (en) | 2018-03-15 | 2020-10-27 | International Business Machines Corporation | Backup rescue notification from deep sea |
EP3784569A4 (en) | 2018-05-23 | 2022-01-26 | Planck Aerosystems, Inc. | SYSTEM AND PROCEDURE FOR CONNECTING DRONES |
CN110771137A (zh) * | 2018-05-28 | 2020-02-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 延时拍摄控制方法和设备 |
GB2601402A (en) * | 2018-07-04 | 2022-06-01 | Seechange Tech Limited | Event entity monitoring network and method |
GB2575282A (en) * | 2018-07-04 | 2020-01-08 | Arm Ip Ltd | Event entity monitoring network and method |
WO2020015810A1 (en) * | 2018-07-16 | 2020-01-23 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and device for rescue mission assistance |
US11136097B2 (en) * | 2018-07-17 | 2021-10-05 | BSS Technologies, Inc. | System for dangerous current identification, characterization, alerting and for distressed swimmer location and assistance |
US12057000B2 (en) | 2018-07-17 | 2024-08-06 | BSS Technologies, Inc. | System for dangerous current identification, characterization, alerting and for distressed swimmer location and assistance |
WO2020067073A1 (en) | 2018-09-24 | 2020-04-02 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | System and method for fulfilling work tasks via modular autonomous vehicles |
JP6789527B2 (ja) * | 2018-11-09 | 2020-11-25 | M・S・K株式会社 | 遭難者捜索救助支援システム、遭難者捜索救助支援方法、救難タグ、救命具、遠隔管理システム、遠隔管理方法および管理タグ |
WO2020095931A1 (ja) * | 2018-11-09 | 2020-05-14 | M・S・K株式会社 | 遭難者捜索救助支援システム、遭難者捜索救助支援方法、救難タグ、救命具、遠隔管理システム、遠隔管理方法および管理タグ |
US20200394804A1 (en) | 2019-06-17 | 2020-12-17 | Guard, Inc. | Analysis and deep learning modeling of sensor-based object detection data in bounded aquatic environments |
CN110611791B (zh) * | 2019-08-26 | 2021-06-22 | 安徽四创电子股份有限公司 | 一种水域探测监控系统 |
WO2021072070A1 (en) * | 2019-10-09 | 2021-04-15 | Kitty Hawk Corporation | Short takeoff and landing vehicle with forward swept wings |
FR3102876B1 (fr) * | 2019-11-04 | 2021-11-12 | Cf Control | Procédé et dispositif de contrôle amélioré de piscines |
US11878795B2 (en) * | 2019-12-19 | 2024-01-23 | Honda Motor Co., Ltd. | Autonomous mobile workforce system and method |
WO2021168504A1 (en) * | 2020-02-26 | 2021-09-02 | Drones Now Pty Ltd | Method, system and an unmanned aerial vehicle for repelling a marine animal |
CN112669572B (zh) * | 2020-12-17 | 2023-07-04 | 四方智能(武汉)控制技术有限公司 | 一种用于江河流域库岸智能巡查的无人船系统 |
FR3119068B1 (fr) * | 2021-01-20 | 2023-11-03 | Ad Waibe | Procédé de gestion des messages de missions héliportées et dispositif pour sa mise en œuvre |
CN112950610A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-11 | 河海大学 | 一种裂流监测和预警方法及系统 |
CN113093755B (zh) * | 2021-04-06 | 2023-08-11 | 日照职业技术学院 | 一种海洋自动驾驶寻人脱困小艇 |
US12087145B1 (en) | 2021-05-28 | 2024-09-10 | Swamcam LLC | Water safety device, system, and method |
WO2022272146A2 (en) * | 2021-06-24 | 2022-12-29 | Soter Jacob | Beach safety devices, system and methods of use |
EP4184481A4 (en) * | 2021-09-29 | 2023-06-07 | Rakuten Group, Inc. | CONTROL DEVICE, CONTROL METHOD AND SEARCH SYSTEM FOR UNMANNED AIRCRAFT |
CN114906295B (zh) * | 2022-05-24 | 2023-10-20 | 深圳康佳电子科技有限公司 | 一种景区防溺水自动救援处理方法、装置、介质及终端 |
WO2024025442A2 (ru) * | 2022-07-26 | 2024-02-01 | Общество с ограниченной ответственностью "Видеофор" (ООО "Видеофор") | Система обеспечения комплексной безопасности на водных объектах |
US20240239531A1 (en) * | 2022-08-09 | 2024-07-18 | Pete Bitar | Compact and Lightweight Drone Delivery Device called an ArcSpear Electric Jet Drone System Having an Electric Ducted Air Propulsion System and Being Relatively Difficult to Track in Flight |
US20240264137A1 (en) * | 2023-02-02 | 2024-08-08 | Crystal Lagoons Technologies, Inc. | Method for creating geometric freshwater sanitary zones within large water bodies |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6558218B1 (en) * | 2002-02-27 | 2003-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Overboard rescue system |
US6868314B1 (en) * | 2001-06-27 | 2005-03-15 | Bentley D. Frink | Unmanned aerial vehicle apparatus, system and method for retrieving data |
US20050270905A1 (en) * | 2004-04-06 | 2005-12-08 | College Of William & Mary | System and method for identification and quantification of sonar targets in a liquid medium |
CN101251942A (zh) * | 2008-03-14 | 2008-08-27 | 华南理工大学 | 地下空间火灾智能检测预警预报方法及装置 |
US20090219393A1 (en) * | 2008-02-29 | 2009-09-03 | The Boeing Company | Traffic and security monitoring system and method |
US20090319096A1 (en) * | 2008-04-25 | 2009-12-24 | The Boeing Company | Control and monitor heterogeneous autonomous transport devices |
CN102460329A (zh) * | 2009-06-05 | 2012-05-16 | 波音公司 | 异类自主性操作的监督和控制 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6056237A (en) * | 1997-06-25 | 2000-05-02 | Woodland; Richard L. K. | Sonotube compatible unmanned aerial vehicle and system |
US20050271266A1 (en) * | 2001-06-01 | 2005-12-08 | Gregory Perrier | Automated rip current detection system |
CA2495168A1 (fr) * | 2002-08-08 | 2004-02-19 | Claire-Lise Boujon | Dispositif de sauvetage, securite, pour piscines, parcs de loisirs |
JP2004145574A (ja) * | 2002-10-23 | 2004-05-20 | Noboru Nomura | ライフセービングシステム |
JP2004164277A (ja) * | 2002-11-13 | 2004-06-10 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 遊泳者監視システム及び方法 |
US7676064B2 (en) | 2006-05-17 | 2010-03-09 | The Boeing Company | Sensor scan planner |
US8237574B2 (en) * | 2008-06-05 | 2012-08-07 | Hawkeye Systems, Inc. | Above-water monitoring of swimming pools |
US20100312387A1 (en) * | 2009-06-05 | 2010-12-09 | The Boeing Company | Supervision and Control of Heterogeneous Autonomous Operations |
US8594932B2 (en) | 2010-09-14 | 2013-11-26 | The Boeing Company | Management system for unmanned aerial vehicles |
US20130214942A1 (en) * | 2012-02-21 | 2013-08-22 | Stephen Howard Joss | Man Overboard Detection, Tracking and Recovery |
-
2012
- 2012-10-22 US US13/656,898 patent/US9443207B2/en active Active
-
2013
- 2013-10-17 BR BRBR102013026726-0A patent/BR102013026726A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2013-10-17 EP EP13189034.5A patent/EP2722636B1/en active Active
- 2013-10-18 JP JP2013217753A patent/JP6456019B2/ja active Active
- 2013-10-22 CN CN201310498669.3A patent/CN103778500A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6868314B1 (en) * | 2001-06-27 | 2005-03-15 | Bentley D. Frink | Unmanned aerial vehicle apparatus, system and method for retrieving data |
US6558218B1 (en) * | 2002-02-27 | 2003-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Overboard rescue system |
US20050270905A1 (en) * | 2004-04-06 | 2005-12-08 | College Of William & Mary | System and method for identification and quantification of sonar targets in a liquid medium |
US20090219393A1 (en) * | 2008-02-29 | 2009-09-03 | The Boeing Company | Traffic and security monitoring system and method |
CN101251942A (zh) * | 2008-03-14 | 2008-08-27 | 华南理工大学 | 地下空间火灾智能检测预警预报方法及装置 |
US20090319096A1 (en) * | 2008-04-25 | 2009-12-24 | The Boeing Company | Control and monitor heterogeneous autonomous transport devices |
CN102460329A (zh) * | 2009-06-05 | 2012-05-16 | 波音公司 | 异类自主性操作的监督和控制 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104700575A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 尚乐 | 一种水域安全救援系统及其方法 |
CN104802962A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-07-29 | 徐州飞梦电子科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
CN104700576A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 徐州飞梦电子科技有限公司 | 一种水上快速救援系统及其方法 |
CN109035708A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-18 | 浙江水利水电学院 | 离岸流警示装置 |
CN109118717A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-01 | 常州大学 | 一种基于角度信号和分贝信号的溺水报警系统和方法 |
CN109991606A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-09 | 大连理工大学 | 一种用于冰水混合环境的波高测量装置及方法 |
CN109991606B (zh) * | 2019-04-29 | 2024-06-11 | 大连理工大学 | 一种用于冰水混合环境的波高测量装置及方法 |
CN110576951B (zh) * | 2019-07-31 | 2022-03-22 | 安徽科微智能科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
CN110576951A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-17 | 安徽科微智能科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
CN110550165A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-10 | 金晴 | 一种基于物联网的智能海滩监测方法及其系统 |
CN110550165B (zh) * | 2019-08-27 | 2021-03-16 | 乐清海创智能科技有限公司 | 一种基于物联网的智能海滩监测方法及其系统 |
CN111523612B (zh) * | 2020-05-07 | 2022-06-10 | 桂林电子科技大学 | 一种深海鱼类图像分类识别方法 |
CN111523612A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-11 | 桂林电子科技大学 | 一种深海鱼类图像分类识别方法 |
CN118298590A (zh) * | 2024-06-06 | 2024-07-05 | 贵州省大坝安全监测中心 | 水库运行安全监管系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2722636A1 (en) | 2014-04-23 |
US9443207B2 (en) | 2016-09-13 |
JP2014097785A (ja) | 2014-05-29 |
BR102013026726A2 (pt) | 2014-09-30 |
US20140111332A1 (en) | 2014-04-24 |
JP6456019B2 (ja) | 2019-01-23 |
EP2722636B1 (en) | 2020-05-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103778500A (zh) | 水域管理系统 | |
JP2014097785A5 (zh) | ||
US11814173B2 (en) | Systems and methods for unmanned aerial vehicles | |
KR102067875B1 (ko) | 드론을 이용한 인명 구조 자동화 방법 및 이를 실행하는 프로그램이 기록된 기록매체 | |
KR102095555B1 (ko) | 필드양식장 불법행위감시가 가능한 무인비행체 및 인공지능 딥러닝을 이용한 불법행위 분석과 인식에 따른 감시 방법 | |
CN103650016A (zh) | 海洋威胁监视和防卫系统 | |
US20150042512A1 (en) | Method and tracking device for tracking movement in a marine environment with tactical adjustments to an emergency response | |
US20220005359A1 (en) | Novel vessel systems and methods relating thereto | |
KR20170138225A (ko) | 일정 위치를 중심으로 정지 혹은 순회 비행하는 드론 기반의 국토 실시간 영상정보 획득 시스템 및 방법 | |
RU2678526C2 (ru) | Сравнительный анализ на модели дрейфа и буксировки льда для целевого морского сооружения | |
CN111275924B (zh) | 一种基于无人机的儿童防溺水监控方法、系统及无人机 | |
CN111953937A (zh) | 落水人员救生系统及落水人员救生方法 | |
Bella et al. | HMDCS-UV: a concept study of Hybrid monitoring, detection and cleaning system for unmanned vehicles | |
CN118397794A (zh) | 人员落水智能感知与预警方法及系统 | |
De Cubber et al. | Operational validation of search and rescue robots | |
CN211403566U (zh) | 一种基于无人机的儿童防溺水监控系统及无人机 | |
Liu et al. | Mode Design and Experiment of Unmanned Aerial Vehicle Search and Rescue in Inland Waters | |
KR20220082503A (ko) | 수상드론을 활용한 수상 안전관리 시스템 | |
Gowroju et al. | Applications of Drones—A Review | |
KR20220162902A (ko) | 드론을 이용한 해양 구난대상 수색 시스템 및 그 방법 | |
Brake | Prototype System for Autonomous Detection and Extraction of Floating Pollution from Aquatic Environments | |
KR102615735B1 (ko) | 인공지능 기술을 이용한 선박 항적을 분석하는 모니터링시스템 및 방법 | |
CN118220444B (zh) | 轻量化电动无人应急救援船、控制方法、装置及存储介质 | |
Cubber et al. | Chapter Operational Validation of Search and Rescue Robots | |
Paneru et al. | Water Sustainability Enhancement with UAV and AIoT: An Integrated Technology for Water Quality and Flood Hazard Monitoring using the Internet of Drones |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140507 |