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摘要:无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的人类,本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路和检测路况的技术,为人类提供最优的路线规划。此外,根据无人机的飞行高度,人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互,以识别紧急情况和潜在危险,以便进行紧急救援或重新规划路线。本研究的目的是检测路况并识别紧急情况,以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数(NDVI),无人机可以有效区分裸土路和碎石路,从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分,我们基于媒体管道手势标志,结合机器学习方法,构建了四种基本手势的数据集,用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了数据集,最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中,上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和航线规划任务。