Abstract-Användningen av obemannade luftfartyg (UAV) som kan fungera självständigt i dynamiska och farliga driftsmiljöer blir allt vanligare. I sådana operationer kan objektdetektering, klassificering och spårning ofta vara ett av huvudmålen. Under de senaste åren har det funnits ett ökat fokus på inbäddad hårdvara som är både liten och kraftfull, vilket gör UAV ombord databehandling mer livskraftig. För att kunna bearbeta videoflödet ombord kräver UAV snabba och robusta realtidsalgoritmer för objektidentifiering och spårning. I detta dokument diskuteras utvecklingen och genomförandet av ett maskinseende system för en lågkostnadsfast vinge UAV med en total flygvikt på mindre än 4 kg. Maskinseendesystemet innehåller användning av en termisk bildkamera och processorkraft ombord för att utföra objektdetektering i realtid, klassificering och spårning av objekt i havsytan. Systemet är testat på termisk video data från en testflygning, och har visat sig kunna upptäcka 99,6% av objekt av intresse som finns i havsytan. Av de upptäckta föremålen var endast 5% falska positiva. Dessutom klassificerar den 93, 3% av de objekttyper som den är tränad att klassificera korrekt. Klassificeringsgivaren är mycket smidig, vilket gör det möjligt för användaren att snabbt definiera vilka objektegenskaper som ska beaktas under klassificeringen och vilka typer av objekt som ska klassificeras. Slutligen har systemet visat sig framgångsrikt spåra 85% av de objekttyper som det aktivt söker efter i ett simuleringstest i realtid.
Dessutom användes en värmekamera med UAV för att upptäcka föremål i havsytan REF.
Automatic detection, classification and tracking of objects in the ocean surface from UAVs using a thermal camera
{'venue': '2015 IEEE Aerospace Conference', 'journal': '2015 IEEE Aerospace Conference', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}