Sammanfattning av denna webbsida: Detection and distance estimation of micro obemannade luftfartyg (mUAVs) är avgörande för i) upptäckt av inkräktare mUAVs i skyddade miljöer; ii) känsla och undvika ändamål på mUAVs eller på andra luftfartyg och iii) flermUAV-kontrollscenarier, såsom miljöövervakning, övervakning och prospektering. I den här artikeln utvärderar vi visionalgoritmer som alternativ för detektion och avståndsuppskattning av mUAV, eftersom andra avkänningsmetoder medför vissa begränsningar för miljön eller på avståndet. För detta ändamål testar vi Haar-liknande funktioner, histogram av gradienter (HOG) och lokala binära mönster (LBP) med hjälp av kaskader av boostrade klassiatorer. Cascaded boosted classifiers möjliggör snabb bearbetning genom att utföra detektionstester i flera steg, där endast kandidater som passerar tidigare enkla steg behandlas i de föregående mer komplexa stegen. Vi integrerar också en avståndsberäkningsmetod med vårt system som använder geometriska signaler med stödvektor regressorer. Vi utvärderade varje metod på inomhus- och utomhusvideor som samlas in på ett systematiskt sätt och även på videofilmer med rörelse oskärpa. Våra experiment visar att, med hjälp av boostrade kaskader med LBP, nära realtidsdetektering och avståndsuppskattning av mUAV är möjliga i ca 60 ms inomhus (1032 × 778 upplösning) och 150 ms utomhus (1280 × 720 upplösning) per ram, med en detektionshastighet på 0,96 F-poäng. De kaskader som använder Haar-liknande funktioner leder dock till bättre avståndsuppskattning eftersom de kan placera de avgränsande lådorna på mUAVs mer exakt. Å andra sidan ger vår tidsanalys att de kaskader som använder HOG-tåg och kör snabbare än de andra algoritmerna.
En visionsbaserad metod för mikro-UAV-detektion och avståndsuppskattning föreslogs i REF.
Vision-Based Detection and Distance Estimation of Micro Unmanned Aerial Vehicles