基于AI视觉的微型无人机救援系统研究

发布时间：2020-10-23 02:59

　　 无人机作为利用无线电遥控的设备,与有人驾驶的飞机相比,无人机更适合执行危险系数高、作业环境复杂的任务。随着无人机行业的高速发展,各种用途的无人机纷纷涌现出来,特别是微型无人机,由于其成本低廉、操作灵活、便于大批量部署等优点,被广泛地使用在诸多领域。近些年来随着自然环境的恶化,自然灾害夺去了无数人的生命,在灾害发生的第一时间进行救援显得尤为重要,在救援中,采用微型无人机技术具有重大的现实意义。将微型无人机技术和与人工智能(AI)技术相结合,可以智能的识别并记录灾难现场,搜寻伤亡人员并将识别的结果和数据快速传回指挥现场,为救援提供有力的决策依据。本文将微型无人机技术和AI技术相结合,研究并设计了基于AI视觉的微型无人机救援系统,该系统可以通过远程遥控微型无人机,AI视觉系统会自动识别微型无人机远程图像中的景物,将受灾的人识别出来并记录当前微型无人机的地理坐标。本文的主要工作如下:1)设计并实现了一个微型无人机系统。该系统采用STM32F411作为控制器,通过MPU9250实时获取微型无人机X、Y、Z轴的加速度、角速度和磁场强度,并通过姿态融合算法计算出当前微型无人机的姿态角,进而通过4路PWM控制4个直流电机来控制微型无人机的飞行姿态,实现微型无人机起降、飞行的功能。还使用了BMP280大气压强计、PWM3901光学追踪传感器和VL53L01激光测距传感器实现微型无人机的悬停、定高和定点飞行的功能。经实际测试,该系统较好的实现了定高飞行和定点飞行的功能,扰动后恢复时间在1-3秒内,其5.8G图传帧频为15-25fps,可在半径100米的范围内精准遥控。2)在上位机上实现了AI智能救援系统。为提高自然救灾系统的性能,本文提出了一种基于多尺度特征融合和区域建议网络(RPN)的改进型快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)网络。该网络在传统的Faster RCNN中增加了特征金字塔网络层(FPN),并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数,使得检测的图片更具鲁棒性和一般性前景特征,在自然灾害等恶劣的环境中具有较高的识别准确度。还改进了其中的RPN网络,能够大幅度减少建议区域的生成时间,极大的提高了搜寻效率。实验证明,该系统将受灾关键物体识别出来的概率高达89%,并能准确获取当前无人机地理坐标,满足在较复杂自然灾害环境下物体的识别。
【学位单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP18;V279
【部分图文】：

热成像无人机法国Parrot公司的专业解决方案可同时提供针对监测区域的概览以及其他不同

第一章 绪论速巡查，在飞机自主飞行期间，无人机拍摄的照片与视频可在手机或平呈现，没有无人机飞行的专业知识也可轻松操控。由于无人机可从空中救团队可仔细观察现场且保持一段安全距离。无人机也同时配备红外传摄传统视频切换到热成像模式，该功能可用于识别温度的差异和人员的北美最大的消费级无人机厂商 3D Robotics 公司也不甘落后，他们拥有力和巨大的市场占有率。3D Robotics 公司的产品遍及航拍、3D 建模、绘等领域，该公司的全球用户超过 5 万[7 8]。

图1.3 VGG 卷积神经网络图国际主流的 AI 视觉网络包括：Faster RCNN、YOLO 和 SSD。Fa proposal network 来取代 selective search 的方法，并且与 fast RCNN共用特征提取层，因此这样并不会带来太多额外的计算量，既提准确率。YOLO 的特点在于快，其中一方面来源于 regression 机制在于 region proposal 的提取过程。SSD 是 faster RCNN 和 YOLO了 detection 转化为 regression 的机制。三种算法在实际应用中 fa可能会强一些，但是速度会稍微慢一些，为了在复杂的自然灾害环别率，本文使用 Faster RCNN 进行识别。内研究现状人机现状研究在无人机领域发展较晚，但是近些年来发展却很快，涌现出了一大业。特别是以大疆为首的我国无人机公司，坚持产品品质与创新
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本文编号：2852465