Dans le domaine de la gestion des catastrophes naturelles, chaque minute compte. Des chercheurs allemands travaillent sur une technologie qui pourrait améliorer la situation d’urgence. Ces drones équipés de microphones sont capables de localiser précisément les appels à l’aide et autres signaux acoustiques des victimes. Cette technologie pourrait augmenter considérablement les chances de secours rapide pour les victimes qui ne peuvent pas être repérées par caméra.
Le défi de la recherche de survivants
Les catastrophes naturelles, qu’il s’agisse d’inondations en Libye, en Grèce et en Slovénie, d’incendies à Hawaï et à Tenerife, ou de tremblements de terre en Turquie et au Maroc, posent un défi majeur pour les équipes de secours.
Les drones équipés de caméras de jour et de caméras thermiques sont de plus en plus utilisés pour survoler rapidement de grandes zones de ruines et localiser les victimes. Les victimes piégées sous les décombres ne peuvent pas être vues par ces capteurs d’imagerie, et des facteurs comme la fumée épaisse, le brouillard ou l’obscurité limitent également l’efficacité des caméras.
LUCY : une solution acoustique innovante
Face à ces défis, les chercheurs du Fraunhofer FKIE ont développé une solution qui permet d’ajouter des capteurs acoustiques aux caméras. LUCY, un système d’écoute utilisant un réseau de microphones, a été développé par la scientifique du FKIE Macarena Varela en collaboration avec ses collègues et le chef du groupe de recherche, le Dr Marc Oispuu. LUCY est un réseau de microphones MEMS, monté sur des drones pour déterminer la direction d’où proviennent les bruits tels que les appels à l’aide, les claquements ou les signaux de frappe.
Comment fonctionne LUCY ?
LUCY fonctionne de manière similaire à l’oreille humaine, qui prend des informations sonores et les transmet au cerveau où elles sont analysées. Dans le cas du système de réseau, les oreilles sont remplacées par des microphones et le cerveau est remplacé par une unité de traitement de signal qui évalue la direction d’où proviennent les bruits.
LUCY dispose actuellement de 48 microphones, permettant de déterminer avec une excellente précision la direction de la source sonore.
Le système bloque les bruits ambiants distrayants tels que ceux des équipements de secours, du vent ou des oiseaux, ainsi que ceux des rotors bourdonnants du drone lui-même. Des méthodes d’intelligence artificielle (IA) et des filtres adaptatifs sont utilisés pour filtrer les signaux, et en même temps, le système est formé pour détecter des motifs sonores tels que les cris, les coups ou les applaudissements qui pourraient être utilisés par les personnes en détresse pour attirer l’attention.
LUCY : un système léger et adaptable
Grâce à leur modularité, les modules de capteurs et les réseaux de microphones peuvent être utilisés sur de nombreux drones disponibles sur le marché. Par ailleurs, en raison de son faible poids, les intervenants d’urgence peuvent emporter le système LUCY avec eux pour l’utiliser également sur le terrain, et il peut être monté sur des véhicules ou utilisé comme équipement fixe. Les chercheurs du FKIE travaillent actuellement à d’autres améliorations du système expérimental.
En synthèse
La technologie LUCY représente une innovation majeure dans le domaine de la gestion des catastrophes naturelles. En équipant les drones de microphones capables de localiser précisément les signaux acoustiques des victimes, cette technologie pourrait augmenter considérablement les chances de secours rapide pour les victimes qui ne peuvent pas être repérées par caméra.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que LUCY ?
LUCY est un système d’écoute développé par l’Institut Fraunhofer FKIE qui utilise un réseau de microphones montés sur des drones pour déterminer la direction d’où proviennent les bruits, tels que les appels à l’aide lors de catastrophes naturelles.
Comment fonctionne LUCY ?
LUCY fonctionne de manière similaire à l’oreille humaine. Les microphones remplacent les oreilles et une unité de traitement de signal remplace le cerveau pour évaluer la direction d’où proviennent les bruits. LUCY dispose actuellement de 48 microphones.
Quels sont les avantages de LUCY ?
LUCY peut bloquer les bruits ambiants distrayants et est formé pour détecter des motifs sonores tels que les cris, les coups ou les applaudissements qui pourraient être utilisés par les personnes en détresse pour attirer l’attention.
LUCY est-elle une solution coûteuse ?
Non, les modules de capteurs et les réseaux de microphones peuvent être utilisés sur de nombreux drones disponibles sur le marché. De plus, la technologie MEMS et les drones sont relativement bon marché.
Quelles sont les futures améliorations prévues pour LUCY ?
Les chercheurs du FKIE travaillent actuellement à d’autres améliorations du système expérimental, notamment l’augmentation du nombre de microphones à 256 capteurs capables de traiter les signaux en temps réel.
Principaux enseignements
| Enseignements |
|---|
| LUCY est un système d’écoute développé par l’Institut Fraunhofer FKIE. |
| LUCY utilise un réseau de microphones montés sur des drones pour déterminer la direction d’où proviennent les bruits. |
| LUCY peut bloquer les bruits ambiants distrayants et est formé pour détecter des motifs sonores tels que les cris, les coups ou les applaudissements. |
| LUCY dispose actuellement de 48 microphones. |
| Les modules de capteurs et les réseaux de microphones peuvent être utilisés sur de nombreux drones disponibles sur le marché. |
| La technologie MEMS et les drones sont relativement bon marché. |
| Les chercheurs du FKIE travaillent actuellement à d’autres améliorations du système expérimental. |
| L’augmentation du nombre de microphones à 256 capteurs capables de traiter les signaux en temps réel est prévue. |
Références
Article original : «Drones equipped with microphone arrays for locating victims in disaster areas» – Fraunhofer FKIE
Image : En cas de catastrophe, les drones sont de plus en plus utilisés pour survoler rapidement de vastes zones d’infrastructures en ruine, localiser les victimes et accélérer l’intervention des équipes de secours. © Fraunhofer FKIE
