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反无人机:光电识别光电追踪无人机管控一些可用技术

发表日期:2021-12-18 03:01  作者:admin  浏览:

  澳门三肖三码网址(无人机)目标识别与跟踪,在视频监控、人机交互、智能交通、军事应用等领域具有重大应用价值。针对传统无人机巡线指挥系统中GPS定位误差较大,导致指挥效果不佳的问题,提出基于图像识别技术的无人机巡线指挥系统设计。对无人机自动巡航线路系统硬件进行设计,包括无人机系统、导航系统、航点跟踪系统、云台检测系统以及地面站系统。采用GPS/INS组合导航系统,充分考虑输电线路周围电磁环境干扰问题,获取无人机具体位置信息。针对绝缘子识别,采用云台检测系统,以此控制无人机发送命令。利用Windows系统同时处理多个任务,设计获取和处理图像数据流程,依据灰度分割阈值公式,采用图像识别技术确定目标位置,设计无人机巡线指挥流程。实验结果表明,该系统GPS定位误差与实际值基本一致,具有良好的指挥效果。

  基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略。在获得路径图像的同时,实时图像处理系统识别黑线中心.从而判断出路径的信息,对智能车的舵机和速度施行控制,使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能。

  随着无人机的发展,无人机视角的目标定位是一个基本的任务,透过无人机视角图像与卫星图像相结合,来判断目标建筑的位置。

  主要难点与行人重识别任务一致,为跨视角的图像匹配。在行人重识别任务中为跨摄像头匹配,而在无人机定位任务中为垂直方向的视角匹配(街景- 无人机 - 卫星)。

  行人重识别目前发展得比较好,数据集也被大家刷很高;而geo-localization这个任务才刚刚开始,匹配难度较高,做的空间还比较大。

  行人重识别在隐私政策上有一些考虑,采集了人体的生物信息;而无人机的建筑定位相对科研伦理/隐私上的问题比较小。

  任务1 - 无人机视角目标定位 (Drone- Satellite) :给定一张无人机视角的图片或者视频,这个任务是去找最相似的卫星图,卫星图往往有gps所以就可以对无人机中的目标定位。

  任务2 - 无人机导航 (Satellite-Drone): 给定一张卫星视角的图,无人机尝试去找他飞过的地方(无人机视角的图)。如果找到就按照飞行历史,再飞回去,完成一个导航的操作。

  其中Fs是学卫星图+无人机图的子网络, Fg是地面图的子网络。我们猜想,Fs学的是垂直方面的变化,Fg学的还是水平方向的变化,所以针对传统建筑数据集,地面上拍摄的,还是地面的网络Fg更好一些。