无人机目标检测数据采集方法（无人机航拍目标检测）

简要分析无人机电视图像目标定位方法有哪些

1、基于光电载荷设备的无人机定位方法分为主动定位与被动定位两类。其中被动定位方法主要包括地图匹配法和角度定位法。

2、通过无人机机身的传感器定位；通过识别二维码定位；通过基站定位。

3、无人机室内视觉定位系统，一般俗称“光流”，大多是采用光流、IMU（惯性测量）和声波三个单元综合对室内无人机进行定位；其中光流技术实现室内定位，超声波传感器控制室内定高，IMU检测飞行器的姿态变化并实时进行调整。

4、无人机的导航可依靠俄罗斯的卫星定位系统或美国的GPS系统，也可采用双G模式，同时还有备份的惯导系统。

物体颜色分割法：利用视区像素的色度差异来分割出目标，在将分割得到的区域进行形状的进一步匹配，来实现目标的定位。物体形态分析法：对目标进行比较详细的形态边缘检测，并利用边缘检测得到的特征来判断目标位置。

一些检测器是专门为无人机捕获的图像设计的，如RRNet、PENet、CenterNet等。但从组件的角度来看，它们通常由2部分组成，一是基于CNN的主干，用于图像特征提取，另一部分是检测头，用于预测目标的类和Box。

无人机目标具有尺寸小、飞行速度多变、飞行环境复杂等特点，使得光学图像或视频中小型无人机目标的检测与跟踪成为典型的复杂环境弱目标检测与跟踪问题，是基于光学传感器运动目标检测与跟踪的难点技术问题。

无人机测量分段原理是指利用无人机搭载的航空摄影设备，对地面进行多次拍摄，并将每次拍摄得到的照片进行处理和配准，最终生成高精度数字表面模型（D *** ）和数字高程模型（DEM），以实现对地形、建筑物等目标的三维重建。

基于光电载荷设备的无人机定位方法分为主动定位与被动定位两类。其中被动定位方法主要包括地图匹配法和角度定位法。

基于无人机拍摄图片的检测目前也是个热门研究点（难点是目标小，密度大）。

基于光电载荷设备的无人机定位方法分为主动定位与被动定位两类。其中被动定位方法主要包括地图匹配法和角度定位法。

定位方法有以下几种：物体颜色分割法：利用视区像素的色度差异来分割出目标，在将分割得到的区域进行形状的进一步匹配，来实现目标的定位。

无人机纯方位无源定位原理：除去导航和跟踪，无源定位首先应用在电子对抗领域内，通过侦察接收机，截获雷达或通信等辐射源发出的电磁信号，用来确定这些辐射源及其平台的位置。

通过无人机机身的传感器定位；通过识别二维码定位；通过基站定位。

跟随功能属于相对位置导航，可以选择控制无人机的绝对位置；也可以选择控制无人机与跟踪目标之间的相对位置，意味着可以将两者间的距离当做扩展状态进行控制；甚至可以通过绝对位置信息与相对位置信息进行数据融合，而融合的方法也是多种多样。

无人机室内视觉定位系统，一般俗称“光流”，大多是采用光流、IMU（惯性测量）和声波三个单元综合对室内无人机进行定位；其中光流技术实现室内定位，超声波传感器控制室内定高，IMU检测飞行器的姿态变化并实时进行调整。