發(fā)布時(shí)間：2020-10-23 02:59

　　 無人機(jī)作為利用無線電遙控的設(shè)備,與有人駕駛的飛機(jī)相比,無人機(jī)更適合執(zhí)行危險(xiǎn)系數(shù)高、作業(yè)環(huán)境復(fù)雜的任務(wù)。隨著無人機(jī)行業(yè)的高速發(fā)展,各種用途的無人機(jī)紛紛涌現(xiàn)出來,特別是微型無人機(jī),由于其成本低廉、操作靈活、便于大批量部署等優(yōu)點(diǎn),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(shí)間進(jìn)行救援顯得尤為重要,在救援中,采用微型無人機(jī)技術(shù)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。將微型無人機(jī)技術(shù)和與人工智能(AI)技術(shù)相結(jié)合,可以智能的識(shí)別并記錄災(zāi)難現(xiàn)場,搜尋傷亡人員并將識(shí)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(jī)技術(shù)和AI技術(shù)相結(jié)合,研究并設(shè)計(jì)了基于AI視覺的微型無人機(jī)救援系統(tǒng),該系統(tǒng)可以通過遠(yuǎn)程遙控微型無人機(jī),AI視覺系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別微型無人機(jī)遠(yuǎn)程圖像中的景物,將受災(zāi)的人識(shí)別出來并記錄當(dāng)前微型無人機(jī)的地理坐標(biāo)。本文的主要工作如下:1)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)微型無人機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用STM32F411作為控制器,通過MPU9250實(shí)時(shí)獲取微型無人機(jī)X、Y、Z軸的加速度、角速度和磁場強(qiáng)度,并通過姿態(tài)融合算法計(jì)算出當(dāng)前微型無人機(jī)的姿態(tài)角,進(jìn)而通過4路PWM控制4個(gè)直流電機(jī)來控制微型無人機(jī)的飛行姿態(tài),實(shí)現(xiàn)微型無人機(jī)起降、飛行的功能。還使用了BMP280大氣壓強(qiáng)計(jì)、PWM3901光學(xué)追蹤傳感器和VL53L01激光測距傳感器實(shí)現(xiàn)微型無人機(jī)的懸停、定高和定點(diǎn)飛行的功能。經(jīng)實(shí)際測試,該系統(tǒng)較好的實(shí)現(xiàn)了定高飛行和定點(diǎn)飛行的功能,擾動(dòng)后恢復(fù)時(shí)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(jī)上實(shí)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(jìn)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?fù)p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(shí)別準(zhǔn)確度。還改進(jìn)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(shí)間,極大的提高了搜尋效率。實(shí)驗(yàn)證明,該系統(tǒng)將受災(zāi)關(guān)鍵物體識(shí)別出來的概率高達(dá)89%,并能準(zhǔn)確獲取當(dāng)前無人機(jī)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(shí)別。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)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(jī)法國Parrot公司的專業(yè)解決方案可同時(shí)提供針對(duì)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(jī)自主飛行期間，無人機(jī)拍攝的照片與視頻可在手機(jī)或平呈現(xiàn)，沒有無人機(jī)飛行的專業(yè)知識(shí)也可輕松操控。由于無人機(jī)可從空中救團(tuán)隊(duì)可仔細(xì)觀察現(xiàn)場且保持一段安全距離。無人機(jī)也同時(shí)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(shí)別溫度的差異和人員的北美最大的消費(fèi)級(jí)無人機(jī)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(huì)帶來太多額外的計(jì)算量，既提準(zhǔn)確率。YOLO 的特點(diǎn)在于快，其中一方面來源于 regression 機(jī)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(jī)制。三種算法在實(shí)際應(yīng)用中 fa可能會(huì)強(qiáng)一些，但是速度會(huì)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(jìn)行識(shí)別。內(nèi)研究現(xiàn)狀人機(jī)現(xiàn)狀研究在無人機(jī)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(jī)公司，堅(jiān)持產(chǎn)品品質(zhì)與創(chuàng)新
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本文編號(hào)：2852465