✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进； ?个人主页：海神之光 ?代码获取方式：⛄一、无人机简介无人机的航迹规划是指在综合考虑无人机飞行油耗、威胁、飞行区域以及自身物理条件限制等因素的前提下, 为飞行器在飞行区域内规划出从初始点到目标点最优或者满意的飞行航迹, 其本质是一个多约束的目标优化问题。航迹规划算法是航迹规划的核心。国内外相继开展了相关研究, 提出了许多航迹规划
论文信息：冷佳旭，莫梦竟成，周应华，叶永明，高陈强，高新波*. 无人机视角下的目标检测研究进展. 中国图象图形学报，2023.作者单位：重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆邮电大学通信与信息工程学院论文连接：http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=202208160000003&jour
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2024-08-16 22:29:38
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无人机目标检测 Darknet-ROS 学习（二）上节我们已经安装好ROS，今天来看看如何在ROS环境下进行目标检测。最常使用的目标检测算法就是yolo，如今yolo算法已经发展非常成熟了，这次我们选择使用yolo v4 tiny来进行目标检测。DarknetDarknet是一个深度学习框架，类似于Pytorch，但是不同在于他是基于C和CUDA。Darknet可以看做是一个平台，yolo在这个平
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2024-07-29 16:36:27
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引言 无人机捕获场景下的目标检测技术已广泛应用于植物保护、野生动物保护和城市监测等实际应用中，在无人机捕获的图像上的目标检测性能，并为上述众多的应用提供洞察力。本文专注于在无人机上的目标检测性能提升，并服务于上述应用。 近年来，基于深度卷积神经网络的目标检测任务取得了显著进展，一些著名的基准数据集，如MS COCO和PASCAL VOC，推动了目标检测应用的发展，然而，以往的深度卷积神经网络
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2024-05-15 04:17:22
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目录一、简述二、准备工作三、无人机控制模块四、视频流传输模块五、飞行信息传输模块六、汇总七、问题与改进 一、简述本文将设计实现一个基于无人机的目标检测平台，以下为平台的整体结构图，本文为第一个模块，实现无人机信息通过传输到服务器的功能。二、准备工作数据获取以及传输功能基于大疆官方提供的Mobile_SDK_Android_Demo进行实现，如何部署使用请参考上述链接内官方教程。功能实现可以参考大
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2024-07-01 21:26:46
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目标检测任务是计算机视觉的主要分支之一，但对于目标检测具体做什么，目标检测算法的有哪些类别以及相关定义却很少会有人关注，虽然这些对于解决实际问题显得有些无关紧要，但对于更加系统性的学习还是非常必要的。本文仅面向深度学习领域的目标检测。一、什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由
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2024-03-15 09:05:08
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0.摘要本文主要在从无人机和卫星从空中拍摄的照片中，探究使用艺术方法进行物体检测的算法的表现。主要研究了YOLO系列中YOLOv3和Tiny YOLOv3两种算法。用于物体检测的网络架构已经针对目标训练集进行过训练和适应。实验结论证明了他们有很高的检测能力和位置预测能力，以及具有实时处理速度的图形化处理单元。这个方法可以简单的用于地面上许多不同类的物体检测。1.简介无人机在人类活动的许多领域都扮演
作者：敖丙 1. 笔者总结机器人系统中，高效的地图数据结构是保证整个系统效率的关键。常见的点云地图存储方式包括：关键帧集合、树形结构（kdtree、octree）、voxels，而用于导航定位路径规划的地图通常是 Gridmap、Octomap格式。然而对于高分辨率的雷达，占用栅格地图的计算效率却依旧面临挑战。今天笔者介绍的是一项来自香港大学火星实验室新的工作，与传统的栅格地图构建方式
Unmanned Aerial Vehicle Visual Detection and Tracking using DeepNeural Networks: A Performance Benchmark深度无人机的视觉检测与跟踪神经网络：性能基准摘要—无人机（UAV）可能会造成由于疏忽和疏忽造成的重大航空安全风险恶意使用。因此，自动检测和跟踪无人机是空中安全系统的一项基本任务。无人机检测的常
无人机目标检测 Darknet-ROS 学习（一）简介在无人机上实现目标检测，使用的设备是阿木实验室P200，飞控是PX4，板载计算机是TX2，目的是在无人机有限的计算资源上实现快速准确的目标检测，并且可以将目标检测结果传输给无人机，帮助无人机进行感知融合，智能避障以及路径规划等扩展任务。知识点该项目所需知识点分为两个大块ROS和Darknet。这次的学习主题主要围绕着ROS展开。ROS的学习之路
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2024-04-30 20:01:09
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本项目基于PP-YOLOE-SOD实现了基于无人机影像的小目标车辆检测，并比较了大尺度和切图两种涨点方案，具体结果如下：模型名称IoU=0.50:0.95FPSppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco0.64317.378ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone0.6334.899ppyoloe_plus_sod_crn_l_
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍最初，一架无人机盘旋飞行，
原创
2022-09-29 22:43:21
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目录一、项目简介二、目标检测在无人机中的应用三、目标跟踪在无人机中的应用四、无人机目标跟踪系统4.1 系统整体架构设计4.2 Faster R-CNN4.3 基于Opencv的CSRT追踪器五、无人机飞行控制算法设计5.1算法步骤5.2 无人机设备5.3无人机目标跟踪系统测试一、项目简介  
无人机目标检测 Darknet-ROS 学习（三）上一节已经讲解了Darknet-ROS项目工程里各个文件的大致作用以及ROS节点之间的相互关系，希望可以帮助理解yolo是如何在ROS平台上运行的。这一节来更加细致的学习一下相机D455和yolo的使用以及Darknet-ROS的运行。整体结构首先还是回到上一节的那张图： 其中主要的节点为camera和darknet_ros（以下简称为darkne
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2024-09-14 11:18:38
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无人驾驶算法——使用Stanley method实现无人车轨迹追踪 知乎，如果对你有所帮助和启发，欢迎关注，点赞，评论交流，感谢 Date: 2019/08/03 Editor:萧潇子（Jesse） 基于几何追踪的方法关于无人车追踪轨迹，目前的主流方法分为两类：基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法，其中几何追踪方法主要包含纯跟踪和Stanley两种方法，纯跟踪方法已经广泛应用于移动机器人
昆虫光流有望解决无人机着陆及避障问题。
很多黑科技的灵感或是关键技术的启迪均来自于自然生物的某些特性，借助相似的原理可以解决很多技术上的掣肘。就比如无人机领域的应用，借助了昆虫身上的一种叫做光流的东西，可以根据物体在视野中移动的速度来判断其运动的快慢。如果这一技术可以成功运用，则可以大大解决无人机安全着陆和自动规避障碍的问题。
无人机是在一个三维的立体
SyNet1. Motivation2. Method2.1. Object detecion2.2. SyNet2.3 Image Augmentation3. Experiments3.1 Dataset3.2 Results4. Conclusion 论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.12991开源代码：https://github.com/mertalbab
本文为印度国家技术研究院（作者：Pritpal Singh）的硕士论文，共70页。在过去的数十年里，无人驾驶飞行器（UAV）已经成为一些探险协会的热门话题。无人机正在不同地区拓展应用，从军事活动到普通监视侦察。本文概述了一种特殊的无人机，称为四旋翼无人机。科学家们经常挑选四旋翼机进行探索，因为四旋翼机能够精确、高效地完成未来人类飞行员要完成的高风险任务。本文包括四旋翼系统的动力学模型和模型自主控
言归正传，无人机任务分配和航迹规划的大概流程是：地图构建-任务分配-路径规划-路径可飞性处理（平滑、避障、避碰）-定位和导航实现路径跟踪。本次笔记目录如下： 目录1.任务分配的模型要素和研究方法2.航迹规划的模型要素和研究方法3.总结1.任务分配的模型要素和研究方法模型要素&nbs
