Medigus Ltd. a annoncé que ScoutCam Inc. et Elbit Systems Ltd. ont franchi avec succès une étape majeure du développement de l'utilisation du système de surveillance vidéo en temps réel (RTVM) de ScoutCam. Au cours de l'étape de développement, le système RTVM utilisé sur la plateforme UAS d'Elbit Systems a remplacé les inspections manuelles de visualisation de la plateforme aérienne avant et après le vol et a fourni une visibilité claire des zones qui étaient auparavant inaccessibles aux équipes de maintenance et d'exploitation. En outre, la RTVM de ScoutCam a fourni une visibilité même lorsque l'ambiance d'exploitation ne se prêtait pas à une surveillance continue en temps réel. Les capteurs vidéo uniques de ScoutCam, le logiciel intégré, la vision artificielle et les algorithmes prennent en charge une variété de cas d'utilisation de maintenance prédictive et de surveillance basée sur l'état des véhicules aériens sans pilote dans des environnements difficiles et des endroits difficiles d'accès.

Le système RTVM de ScoutCam présente une architecture de système modulaire ouverte, permettant une intégration transparente avec des plateformes aériennes sans pilote avancées. La taille, le poids et la puissance (SWaP) du système RTVM sont faibles, ce qui fait du système un choix approprié pour la plupart des applications aériennes. Le RTVM de ScoutCam propose une solution de conception modulaire basée sur les principes de l'architecture de système ouverte, et il se compose de plusieurs caméras très résistantes installées à divers endroits autour du drone et connectées à une unité centrale de traitement avancée. Le système multi-caméras assure la sécurité critique du vol dans un UAS, en soutenant l'identification et l'analyse en temps réel des modes de défaillance.

Le système RTVM permet de surveiller en temps réel la santé et l'état des mécanismes et des composants du UAS. Les informations visuelles sont enregistrées et traitées à l'aide d'algorithmes dédiés basés sur l'IA et conçus pour reconnaître et alerter sur les anomalies qui s'écartent du fonctionnement standard des composants surveillés. Le logiciel intégré du système prend en charge une gamme d'applications avancées, notamment le big data, l'IA et le traitement d'images.

Les données enregistrées dans le système prennent en charge l'identification des modes de défaillance, l'analyse des tendances et la prédiction proactive des défaillances.