無人機作為利用無線電遙控的設(shè)備,與有人駕駛的飛機相比,無人機更適合執(zhí)行危險系數(shù)高、作業(yè)環(huán)境復(fù)雜的任務(wù)。隨著無人機行業(yè)的高速發(fā)展,各種用途的無人機紛紛涌現(xiàn)出來,特別是微型無人機,由于其成本低廉、操作靈活、便于大批量部署等優(yōu)點,被廣泛地使用在諸多領(lǐng)域。近些年來隨著自然環(huán)境的惡化,自然災(zāi)害奪去了無數(shù)人的生命,在災(zāi)害發(fā)生的第一時間進行救援顯得尤為重要,在救援中,采用微型無人機技術(shù)具有重大的現(xiàn)實意義。將微型無人機技術(shù)和與人工智能(AI)技術(shù)相結(jié)合,可以智能的識別并記錄災(zāi)難現(xiàn)場,搜尋傷亡人員并將識別的結(jié)果和數(shù)據(jù)快速傳回指揮現(xiàn)場,為救援提供有力的決策依據(jù)。本文將微型無人機技術(shù)和AI技術(shù)相結(jié)合,研究并設(shè)計了基于AI視覺的微型無人機救援系統(tǒng),該系統(tǒng)可以通過遠程遙控微型無人機,AI視覺系統(tǒng)會自動識別微型無人機遠程圖像中的景物,將受災(zāi)的人識別出來并記錄當(dāng)前微型無人機的地理坐標(biāo)。本文的主要工作如下:1)設(shè)計并實現(xiàn)了一個微型無人機系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用STM32F411作為控制器,通過MPU9250實時獲取微型無人機X、Y、Z軸的加速度、角速度和磁場強度,并通過姿態(tài)融合算法計算出當(dāng)前微型無人機的姿態(tài)角,進而通過4路PWM控制4個直流電機來控制微型無人機的飛行姿態(tài),實現(xiàn)微型無人機起降、飛行的功能。還使用了BMP280大氣壓強計、PWM3901光學(xué)追蹤傳感器和VL53L01激光測距傳感器實現(xiàn)微型無人機的懸停、定高和定點飛行的功能。經(jīng)實際測試,該系統(tǒng)較好的實現(xiàn)了定高飛行和定點飛行的功能,擾動后恢復(fù)時間在1-3秒內(nèi),其5.8G圖傳幀頻為15-25fps,可在半徑100米的范圍內(nèi)精準(zhǔn)遙控。2)在上位機上實現(xiàn)了AI智能救援系統(tǒng)。為提高自然救災(zāi)系統(tǒng)的性能,本文提出了一種基于多尺度特征融合和區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)的改進型快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Faster RCNN)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的Faster RCNN中增加了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)層(FPN),并采用關(guān)注損失函數(shù)替代了原有的交叉熵損失函數(shù),使得檢測的圖片更具魯棒性和一般性前景特征,在自然災(zāi)害等惡劣的環(huán)境中具有較高的識別準(zhǔn)確度。還改進了其中的RPN網(wǎng)絡(luò),能夠大幅度減少建議區(qū)域的生成時間,極大的提高了搜尋效率。實驗證明,該系統(tǒng)將受災(zāi)關(guān)鍵物體識別出來的概率高達89%,并能準(zhǔn)確獲取當(dāng)前無人機地理坐標(biāo),滿足在較復(fù)雜自然災(zāi)害環(huán)境下物體的識別。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;V279
【部分圖文】：

熱成像無人機法國Parrot公司的專業(yè)解決方案可同時提供針對監(jiān)測區(qū)域的概覽以及其他不同

第一章 緒論速巡查，在飛機自主飛行期間，無人機拍攝的照片與視頻可在手機或平呈現(xiàn)，沒有無人機飛行的專業(yè)知識也可輕松操控。由于無人機可從空中救團隊可仔細觀察現(xiàn)場且保持一段安全距離。無人機也同時配備紅外傳攝傳統(tǒng)視頻切換到熱成像模式，該功能可用于識別溫度的差異和人員的北美最大的消費級無人機廠商 3D Robotics 公司也不甘落后，他們擁有力和巨大的市場占有率。3D Robotics 公司的產(chǎn)品遍及航拍、3D 建模、繪等領(lǐng)域，該公司的全球用戶超過 5 萬[7 8]。

圖1.3 VGG 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖國際主流的 AI 視覺網(wǎng)絡(luò)包括：Faster RCNN、YOLO 和 SSD。Fa proposal network 來取代 selective search 的方法，并且與 fast RCNN共用特征提取層，因此這樣并不會帶來太多額外的計算量，既提準(zhǔn)確率。YOLO 的特點在于快，其中一方面來源于 regression 機制在于 region proposal 的提取過程。SSD 是 faster RCNN 和 YOLO了 detection 轉(zhuǎn)化為 regression 的機制。三種算法在實際應(yīng)用中 fa可能會強一些，但是速度會稍微慢一些，為了在復(fù)雜的自然災(zāi)害環(huán)別率，本文使用 Faster RCNN 進行識別。內(nèi)研究現(xiàn)狀人機現(xiàn)狀研究在無人機領(lǐng)域發(fā)展較晚，但是近些年來發(fā)展卻很快，涌現(xiàn)出了一大業(yè)。特別是以大疆為首的我國無人機公司，堅持產(chǎn)品品質(zhì)與創(chuàng)新
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本文編號：2852465