Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar en visuellt baserad metod som gör det möjligt för ett Obemannade Flygfordon (UAV) att självständigt upptäcka och spåra ett kooperativt flygande fordon med hjälp av en monokulär kamera. Algoritmerna är baserade på mallmatchning och morfologisk filtrering, vilket gör att de kan arbeta inom ett brett spektrum av relativa avstånd (dvs. från några meter upp till flera tiotals meter), samtidigt som de säkerställer robusthet mot variationer i belysningsförhållanden, målskala och bakgrund. Dessutom drar bildbearbetningskedjan full nytta av navigeringstips (dvs. uppskattning av relativ positionering och positionering av eget fartyg) för att förbättra beräkningseffektiviteten och optimera avvägningen mellan korrekta upptäckter, falsklarm och missade upptäckter. Det är uppenbart att det nödvändiga utbytet av information möjliggörs av bildandets samarbetskaraktär genom en tillförlitlig datalänk mellan fordon. Prestandabedömning utförs genom utnyttjande av flygdata som samlats in under en ad hoc-försökskampanj. Det föreslagna tillvägagångssättet är en viktig byggsten för kooperativa arkitekturer som är utformade för att förbättra UAV:s navigeringsprestanda, antingen under nominell GNSS-täckning eller i GNSS-styrda miljöer.
I REF presenteras en visuellt baserad metod som gör det möjligt för en UAV att upptäcka och spåra ett kooperativt flygande fordon autonomt med hjälp av en monokulär kamera.
A Vision-Based Approach to UAV Detection and Tracking in Cooperative Applications
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}