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基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪
文档格式:PDF 文档大小:892.93KB 文档页数:7
近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
北京邮电大学:《软件工程》课程教学资源(PPT课件讲稿)软件设计——人机交互界面设计
文档格式:PDF 文档大小:842.65KB 文档页数:46
用户界面: • 什么是人机界面? • 人机界面应具备的特征? 人机界面设计的过程: 人机界面设计的过程: • 什么是用户界面设计? • 用户界面设计过程 人机界面设计的发展: 人机界面设计的发展: • 人机界面设计的历史 • 人机界面设计的现状 • 人机界面设计的未来 人机界面设计的原则: 人机界面设计的原则: • 三条“黄金规则” • 界面设计原则
聊城大学:《安全人机工程学 Safety Ergonomics》课程PPT课件讲稿(人机学)07 人机功能匹配
文档格式:PPS 文档大小:1.01MB 文档页数:88
教学目标: • 1、掌握人机的优缺点以及人机功能分配; • 2、掌握人机功能匹配思想(学科思想1),人机功能匹配的概念和人机功能匹配内容; • 3、掌握可靠性及其度量指标的概念; • 4、掌握人为失误的种类和原因,影响人的可靠度的因素;机的可靠性分布形式; • 5、掌握人机系统可靠性的计算,掌握简单化思想(学科思想2); • 6、掌握提高系统可靠性的途径。 教学内容: 第一节 人机功能特性 第二节 人机功能分配 第三节 人机系统的可靠性
仿鸿雁编队的无人机集群飞行验证
文档格式:PDF 文档大小:1.55MB 文档页数:10
为了降低无人机集群控制的复杂度,高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题,设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法,借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制,开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类,其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机,利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明,自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制,实现了无人机的位置实时变拓扑,提高了无人机集群飞行的鲁棒性
《工程科学学报》:仿鸿雁编队的无人机集群飞行验证(北京航空航天大)
文档格式:PDF 文档大小:1.55MB 文档页数:10
为了降低无人机集群控制的复杂度,高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题,设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法,借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制,开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统.鸿雁是一种常见的集群鸟类,其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性.仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机,利用无线局域网进行组网通信.外场飞行试验结果表明,自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制,实现了无人机的位置实时变拓扑,提高了无人机集群飞行的鲁棒性
基于卷积神经网络的反无人机系统声音识别方法
文档格式:PDF 文档大小:1.56MB 文档页数:10
针对如何识别无人机的问题,提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先,对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值,将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集;然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明,运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%,卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力,在部分UrbanSound8K数据集上进行测试,准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性,且识别性能优于支持向量机
西安石油大学:《人机工程学 Man-machine Engineering》课程教学资源(PPT课件)第12章 人机工程发展新趋势
文档格式:PPS 文档大小:5.26MB 文档页数:20
12.1 非物质化人机工程 12.2 网络化人机工程 12.3 虚拟化人机工程 12.4 数字化人机工程 12.5 智能化人机系统
西安石油大学:《人机工程学 Man-machine Engineering》课程教学资源(PPT课件)第1章 人机工程学概论
文档格式:PPS 文档大小:3.26MB 文档页数:21
1.1 人机工程学的命名与定义 1.2 人机工程学的起源与发展 1.3 人机工程学的研究内容与方法 1.4 人机工程学体系及应用 1.5 人机工程学与工业设计
长春工业大学:《人机工程学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 人机工程学概论 Ergonomics
文档格式:PPTX 文档大小:5.5MB 文档页数:37
第一节 人机学的研究对象和目的 第二节 人机学的形成和发展 学科思想的演进 第三节 人机系统与人机工程设计 第四节 人机学与工业设计
湖南工学院:《安全人机工程学》课程PPT教学课件(讲稿)第一章 安全人机工程学
文档格式:PPT 文档大小:695.5KB 文档页数:31
安全人机工程学是从安全的角度研究人与机 全的关系,运用人机工程学的原理和方法去解决 人机结合面的安全问题的一门新兴学科。其立足点 放在安全上面,对在活动(含生产活动、生活活 程动、生存活动)过程中的人实行保护为目的,主 要阐述人与机保持什么样的关系,才能保证人的 安全。它作为人机工程学的一个应用学科的分支 以安全为目标、以工效为条件,并与以安全为前 提、以工效为目标的工效人机工程学并驾齐驱, 而成为安全工程学的一个重要分支学科
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