擅长:python、mysql、java
<p>我不确定你的项目范围,不管这是否是学术或专业,但我的建议是使用控制图像的目标检测,相机正对着无人机。如果目标被检测到,你可以根据它的大小估计它与你的无人机的距离。因为这是一个控制图像,它应该有一个恒定的大小,你应该记录多少像素在不同的距离你的相机。这样你就可以建立一个模型。一旦你知道物体有多远,你就可以确定它是否是障碍物。在</p>
<p>一旦探测器变得足够大,确定它是否在飞行路径上。然后移动无人机,使探测箱的坐标不再在飞行轨迹中。在</p>
<p>对于检测,您可以使用<a href="https://cloud.google.com/vision/" rel="nofollow noreferrer">Google's detection api</a>,它带有许多实体检测器/分类器,或者如果您希望为项目添加一个深度层,您可以自己训练。<a href="https://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-opencv/" rel="nofollow noreferrer">PyImageSearch</a>是一个很好的起点。如果你觉得自己很科学,你可以直接进入<a href="https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection" rel="nofollow noreferrer">Tensorflow</a>。在</p>
<p>祝你好运!在</p>