現(xiàn)有的無(wú)人飛艇無(wú)法自主探測(cè)飛行環(huán)境,主要通過(guò)遙控方式進(jìn)行控制,這種控制方式操作難度大、易撞擊障礙物造成經(jīng)濟(jì)損失,自主檢測(cè)目標(biāo)對(duì)提升飛艇的安全性具有重要意義。對(duì)無(wú)人飛艇低空飛行環(huán)境中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)時(shí),一方面飛行環(huán)境復(fù)雜,目標(biāo)數(shù)量多,另一方面檢測(cè)對(duì)象以遠(yuǎn)距離小尺寸目標(biāo)為主,檢測(cè)難度大。論文基于經(jīng)典的YOLOv3-tiny目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)了多個(gè)改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò),所提出的網(wǎng)絡(luò)具有更高的檢測(cè)精度,尤其對(duì)小尺寸目標(biāo)有更強(qiáng)的檢測(cè)能力。論文主要工作如下:首先,針對(duì)YOLOv3-tiny網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)精度較低的問(wèn)題,根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同層具有不同的特征的特點(diǎn),對(duì)YOLOv3-tiny的卷積層進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)整,分別建立YOLOv3-Feature1、YOLOv3-Feature2和YOLOv3-Feature3網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,YOLOv3-Feature2網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精度提升幅度最大,說(shuō)明強(qiáng)化提取高層語(yǔ)義信息可以有效提升YOLOv3-tiny網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)能力。然后,針對(duì)遠(yuǎn)距離小尺寸目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,基于特征金字塔設(shè)計(jì)得到Y(jié)OLOv3-Pyramid網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)融合了網(wǎng)絡(luò)淺層的細(xì)粒度信息和深層的高層語(yǔ)義信息,得到一個(gè)感受野較小的特征圖,針對(duì)小尺寸目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,YOLOv3-Pyramid網(wǎng)絡(luò)對(duì)小尺寸目標(biāo)的檢測(cè)能力有大幅提升,盡管檢測(cè)用時(shí)有所延長(zhǎng),但仍在可接受的范圍內(nèi)。最后,設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了低空無(wú)人飛艇目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。融合傳感器的信息,設(shè)計(jì)了自主避障和著陸策略,根據(jù)項(xiàng)目需求,設(shè)計(jì)和搭建了一體化的檢測(cè)裝置,基于YOLOv3-Pyramid網(wǎng)絡(luò),使用雙攝像頭與激光測(cè)距儀實(shí)時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),驗(yàn)證了算法的有效性。論文設(shè)計(jì)的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,可以應(yīng)用于嵌入式設(shè)備中,具有較好的檢測(cè)效果,提高了無(wú)人飛艇安全性和自主性,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP274;V274
【部分圖文】：

飛艇是一種輕于空氣、具有動(dòng)力驅(qū)動(dòng)的航空器，被廣泛應(yīng)用于民用和軍事領(lǐng)域。它的升力主要來(lái)自于氣囊內(nèi)密度比空氣小的填充氣體，該氣體一般為安全性能高的氦氣，安裝于飛艇上的發(fā)動(dòng)機(jī)也會(huì)提供部分升力。飛艇實(shí)物圖如圖1-1所示。圖 1-1 無(wú)人飛艇實(shí)物圖第一艘飛艇由法國(guó)工程師Henri Giffard于1852年建造，該飛艇長(zhǎng)為143英尺、直徑為40英尺，并以每小時(shí)5英里的速度成功完成了17英里的飛行[1]。飛艇是最早用于航空運(yùn)輸?shù)娘w行器。飛艇的快速發(fā)展持續(xù)到1937年，直到當(dāng)時(shí)最大的剛性飛艇“興登堡”發(fā)生事故后，飛艇的發(fā)展開(kāi)始萎靡不振，但是研究者們對(duì)飛艇的研究沒(méi)有停止。近年來(lái)，材料與技術(shù)的發(fā)展使得飛艇重新活躍在各個(gè)領(lǐng)域，如圖1-2所示。(a) 架設(shè)電纜 (b) 廣告展示 (c) 通訊中繼圖 1-2 飛艇應(yīng)用介紹圖無(wú)人飛艇的尺寸一般在20米以下，可以攜帶一定的負(fù)載，續(xù)航時(shí)間一般在2小時(shí)內(nèi)。與固定翼無(wú)人飛行器與旋翼無(wú)人飛行器相比，無(wú)人飛艇是一種理想的低速、低空平臺(tái)

航空運(yùn)輸?shù)娘w行器。飛艇的快速發(fā)展持續(xù)到1937年，直到當(dāng)時(shí)最大的剛性飛艇“興登堡”發(fā)生事故后，飛艇的發(fā)展開(kāi)始萎靡不振，但是研究者們對(duì)飛艇的研究沒(méi)有停止。近年來(lái)，材料與技術(shù)的發(fā)展使得飛艇重新活躍在各個(gè)領(lǐng)域，如圖1-2所示。(a) 架設(shè)電纜 (b) 廣告展示 (c) 通訊中繼圖 1-2 飛艇應(yīng)用介紹圖無(wú)人飛艇的尺寸一般在20米以下，可以攜帶一定的負(fù)載，續(xù)航時(shí)間一般在2小時(shí)內(nèi)。與固定翼無(wú)人飛行器與旋翼無(wú)人飛行器相比，無(wú)人飛艇是一種理想的低速、低空平臺(tái)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：1）能耗低、具有很強(qiáng)的自給能力，可以長(zhǎng)時(shí)間飛行，

于預(yù)測(cè)多個(gè)回歸邊界框概率圖 1-4 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法流程圖（1）基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)方法基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)方法使用啟發(fā)式方法產(chǎn)生候選區(qū)域，然后對(duì)候選區(qū)分類或回歸操作，判斷是否存在目標(biāo)。該類方法只有三個(gè)步驟：窗口滑動(dòng)、類和后處理。近年來(lái)，研究者們基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)方法提出了很多方的基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)方法有：R-CNN[17]、SPP Net[18]、Fast R-CNN[1ter R-CNN[20]。R-CNN首先使用選擇性搜索算法在圖片中生成1000到2000個(gè)建議區(qū)域，建議可能出現(xiàn)目標(biāo)的矩形框，然后將建議區(qū)域縮放為227 227大小，提取特征向用SVM分類器、非極大值抑制與邊界框回歸策略進(jìn)行預(yù)測(cè)。R-CNN檢測(cè)流程-5所示。R-CNN模型的訓(xùn)練與測(cè)試的時(shí)間開(kāi)銷較大，難以應(yīng)用到實(shí)時(shí)檢測(cè)中

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2820332