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基于深度學(xué)習的多旋翼無(wú)人機單目視覺(jué)目標定位追蹤方法
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作者:
作者單位:

湖北大學(xué)

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湖北省自然科學(xué)基金指導性計劃項目


Monocular vision target tracking method for multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle based on deep learning
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    摘要:

    針對無(wú)人機對目標的識別定位與跟蹤,本文提出了一種基于深度學(xué)習的多旋翼無(wú)人機單目視覺(jué)目標識別跟蹤方法,解決了傳統的基于雙目攝像機成本過(guò)高以及在復雜環(huán)境下識別準確率較低的問(wèn)題。該方法基于深度學(xué)習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的目標檢測算法,使用該算法對目標進(jìn)行模型訓練,將訓練好的模型加載到搭載ROS的機載電腦。機載電腦外接單目攝像機,單目攝像頭檢測目標后,自動(dòng)檢測出目標在圖像中的位置,通過(guò)采用一種基于坐標求差的優(yōu)化算法進(jìn)行目標位置準確獲取,然后將目標位置信息轉化為控制無(wú)人機飛行的期望速度和高度發(fā)送給飛控板,飛控板接收到機載電腦發(fā)送的跟蹤指令,實(shí)現對目標物體的跟蹤。試驗結果驗證了該方法可以很好的進(jìn)行目標識別并實(shí)現目標追蹤

    Abstract:

    Aiming at the target recognition, location and tracking of UAV(Unmanned Aerial Vehicle), this paper proposes a multi-rotor uav monocular vision target recognition and tracking method based on deep learning, which solves the problems of high cost of traditional binocular camera and low recognition accuracy in complex environment.This method is based on the target detection algorithm of deep learning convolutional neural network, which is used to conduct target model training and load the trained model into the onboard computer equipped with ROS.Onboard computer external monocular camera, monocular camera detecting target, the automatically detect the target in the image position, by adopting a kind of optimization algorithm based on coordinate for poor get target location accurate, then the target position information into control of unmanned aerial vehicle (uav) flight speed and height expectation for flight control board, flight control board accepting follows commands sent to the airborne computer, realize the target object tracking.Experimental results show that this method can recognize and track targets well

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

魏明鑫,黃浩,胡永明,王德志,李岳彬.基于深度學(xué)習的多旋翼無(wú)人機單目視覺(jué)目標定位追蹤方法計算機測量與控制[J].,2020,28(4):156-160.

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歷史
  • 收稿日期:2019-08-19
  • 最后修改日期:2019-08-30
  • 錄用日期:2019-08-30
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-04-15
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