有人能做应用于无人机定位的双目视觉吗？

mitsui2 2018-03-05 08:40:41

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YOLOv8 基于先前 YOLO 版本的成功，进一步提升性能和灵活性。VisDrone2019数据集是在不同的无人机平台、不同的场景以及不同的天气和光照条件下收集。数据集包含了多种类型的目标，包括行人、车辆、自行车、摩托车等。由于无人机的高空视角、目标的小尺寸、复杂的背景等因素，VisDrone目标检测任务具有很高的挑战性。本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练VisDrone无人机目标检测数据集，完成VisDrone目标检测竞赛实战项目，并尝试涨点技巧。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、下载VisDrone数据集和格式转换（VisDrone->YOLO，提供格式转换python脚本）、修改配置文件、YOLOv8s训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、YOLOv8s+增大网络分辨率、YOLOv8s+数据增强改变、YOLOv8x训练数据集、超参conf和iou阈值改变、其它改进建议、检测结果格式转换及提交(YOLO->VisDrone，，提供格式转换python脚本)。

2. 机器人视觉导航：在轻量级的移动机器人平台上，单目摄像头可以用于进行视觉里程计、地图构建和定位等任务，辅助机器人进行导航。1. 无人机定位与导航：单目摄像头可以用于无人机的视觉定位与导航，通过捕捉地面特征点，实现无人机的姿态估计和位置定位。1. 深度估计：双目摄像头可以直接获取物体的深度信息，用于构建稠密的三维点云地图，适用于机器人导航、环境建模等任务。3. 物体尺寸测量：在一些工业应用中，单目摄像头可以用于测量物体的尺寸，例如长度、宽度和高度等。单目测量和双目测量在许多应用场景中都有广泛的应用。

计算机视觉、人工智能视觉的研究过程：感知、认知、和控制车载摄像头的要求：看得远：提供了更充足的反应时间，直接提升了安全性。需要长焦距（D大，欲保持其他地方不变，就需要F增大），但是焦距增加会导致视角变窄（当F增大，那么W就会减小）质量高：为了识别的准确率。要求成像效果单目摄像头：识别目标 — 测距需要大量的数据，并且不断更新和维护应用于自动驾驶的路况判断双目摄像头：通过两幅图像的视差计算来确定距离，类似人的双眼，不需要知道障碍物是什么。靠计算来进行测距，最大的难点在于计算量巨大

大疆无人机目前有4个系列：第一：初级入门：PHANTOM 3 系列第二：中坚力量：PHANTOM 4 系列第三：极致便携无人机系列：Mavic与Spark 第四：专业应用：INSPIRE系列一：初级入门：PHANTOM 3 系列：Phantom 3 系列一共有五款机型，分别是Phantom 3 SE（￥3499）、Phantom 3 Standard、Phantom 3 P......

写在前面本文是基于全球卫星导航体统（GNSS）结合惯导(IMU）在无人驾驶中的应用。计划写成一个系列，力求通俗易懂，尽量少用公式，大白话解释问题。撰写过程中参考学习了一系列的书籍、论文、博客文章，对前人的工作表示感谢。概述：定位的目的是让自动驾驶汽车找到自身确切位置的方法，可以说，定位导航技术是整个自动驾驶技术的核心！在日常生活中，我们一直使用谷歌、百度、高德or其他地图来确定自己的位置，其实质就是使用了卫星导航技术，手机终端接收卫星导航电文进行解算，计算出你此刻的位置。但卫星导航定位精度误差在10米

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