[PYTHON] So codieren Sie eine Drohne mithilfe der Bilderkennung

Ich habe ein Dokument gefunden, in dem beschrieben wird, wie eine Drohne mithilfe der Bilderkennung codiert wird. Ich beschloss, eine Notiz zu hinterlassen, um sie mir bei Bedarf genauer anzusehen.

Der Quellcode ist auch auf github verfügbar.

Masterarbeit http://digitalassets.lib.berkeley.edu/techreports/ucb/text/EECS-2014-117.pdf

Github https://github.com/ssk2/drones-267

Wenn Sie sich die Github-Seite ansehen, papers presentations Sie können mehr lesen und empfehlen. image segmentation

Bryan Catanzaro et al. 20Contour% 20Detection.pdf) Um das Papier zu erreichen.


Da es sich um ein Feld handelt, das Echtzeitleistung erfordert, werden Ideen wie SIMD und Multithreading erwähnt. Ab 2014 wird beschrieben, welche Art von ARM-basierter Karte ausgewählt wurde, welche Art von Bibliothek ersetzt und verwendet wurde und wie viel Unterschied in der Verarbeitungszeit durch die Auswahl der Methode verursacht wurde. ..

24 Eckpunkte. Es löst 48 Gleichungen mit 6 Freiheitsgraden durch SVD (Singularwertzerlegung). Es steht geschrieben, dass die Erkennung des Eckpunkts ein heißer Punkt war.

BeagleBone Black Hardkernel Odroid XU Robotics Operating System (ROS), Usw. verwendet werden.

** Über Aruco **

Schätzen Sie die Kameraposition mit dem AR-Marker. Github Aruco-with-Python https://github.com/JanezCim/Aruco-with-Python

Anscheinend wurde eine Python-Bindung an die Aruco-Bibliothek hergestellt.

https://www.arnavichara.com/ar_about2.html Kommentar zum AR-Marker

Untersuchung von ArUco, einer leichten AR-Bibliothek

** Hinweis: **

Es gibt auch einen Trend zu Open Source für Drohnen

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