


Applications dans la technologie des drones : le rôle important de la vision par ordinateur
La technologie de vision par ordinateur est largement utilisée dans les drones
Ces cas d'utilisation permettent aux entreprises d'utiliser des drones à plusieurs fins.
Au cours des dernières années, les drones sont devenus de plus en plus populaires dans divers domaines, notamment la livraison au détail, la vidéographie, la photographie immobilière et l'arpentage. Selon une étude, le marché des drones commerciaux devrait encore croître dans les années à venir. Les domaines d’application des drones ne feront donc qu’augmenter à l’avenir. La vision par ordinateur fait partie intégrante des drones, également appelés véhicules aériens sans pilote (UAV). Voici quelques cas d'utilisation importants de la vision par ordinateur dans les drones qui permettent aux entreprises d'utiliser des drones pour un large éventail d'applications :
1. Reconnaissance d'objets et de personnes en temps réel
Les entreprises peuvent utiliser des drones pour l'identification de personnes, améliorant ainsi la sécurité. Cette application de vision par ordinateur simplifie automatiquement l'analyse de sécurité et l'analyse des individus lorsqu'ils entrent dans une installation classifiée. De cette manière, les drones peuvent assister le personnel de sécurité des grandes organisations où, à tout moment, plusieurs personnes entrent ou sortent des installations. Les applications de reconnaissance de personnes basées sur la vision par ordinateur peuvent également être utilisées pour la gestion des foules dans les villes intelligentes. La reconnaissance d’objets, quant à elle, permet aux administrateurs de villes intelligentes ou aux entreprises de surveiller les véhicules. Par conséquent, la surveillance du trafic est simplifiée grâce à la vision par ordinateur dans les systèmes de drones.
Dans les forces de l'ordre, la reconnaissance d'objets et la reconnaissance de personnes sont largement utilisées. Cela permet aux services de police de suivre des incidents tels que des voitures volées dans des zones désolées où il n'y a pas de caméras de sécurité ou lors de la poursuite de fugitifs. D'une manière générale, les caméras de vidéosurveillance dans les villes intelligentes ont pour fonction d'identifier les objets et les personnes
2 Éviter les collisions
Lorsque les drones volent dans des zones désignées, ils peuvent facilement entrer en collision avec des oiseaux, des câbles, des immeubles de grande hauteur ou d'autres drones. Un tel conflit pourrait causer de graves dommages au drone et avoir un impact négatif sur ses fonctionnalités. La reconnaissance dynamique d'objets sur les drones peut détecter des objets qui s'approchent rapidement ou déterminer si une collision avec un objet stationnaire est imminente. Dans ce cas, le drone peut automatiquement changer de direction ou d’altitude pour éviter une collision. La vision par ordinateur est la principale technologie à l'origine de ce mécanisme de détection et de réponse dans les drones
3. Détection de la violence
L'intelligence artificielle et la vision par ordinateur dans les drones peuvent permettre la sécurité des villes intelligentes en simplifiant l'analyse en temps réel des séquences vidéo capturées. Automatisation de la surveillance. Une équipe de chercheurs au Royaume-Uni et en Inde a collaboré pour développer un quadricoptère capable de capturer et de transmettre des séquences vidéo à des fins de surveillance des forces de l'ordre. Un tel système pourrait être configuré pour effectuer une analyse comportementale de foules dans les villes intelligentes. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prédire les comportements violents d’individus ou de groupes dans les zones de villes intelligentes. Une fois qu’un tel comportement est détecté, les drones peuvent demander aux forces de l’ordre à proximité d’envoyer des troupes et de contrôler la situation. Comme pour tout type de surveillance, les entreprises et les gouvernements doivent s’assurer que la manière dont ils utilisent les drones ne porte pas atteinte à la vie privée.
Réécrit : Désormais, on pourrait penser que les villes intelligentes contiennent déjà plusieurs caméras et capteurs de vidéosurveillance pour capturer des données visuelles. Pourquoi est-il nécessaire d’utiliser des drones ? Premièrement, les drones sont mobiles, ce qui leur permet d’entrer silencieusement dans des zones hors de portée des caméras statiques. De plus, les drones peuvent couvrir des zones avec une faible couverture réseau ou un manque d’infrastructure de câblage. Les drones offrent donc davantage de solutions aux autorités et aux entreprises des villes intelligentes. Comme mentionné précédemment, la vision par ordinateur est au cœur de toutes les opérations de drones. Il est donc certain que les applications de vision par ordinateur dans les drones vont encore se développer dans un avenir proche
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Bonjour, bonjour ! Je suis Yuan Haha, faites attention, du contenu plus passionnant vous attend. Avec les progrès continus de la technologie des drones, nous pouvons désormais acheter l'une des caméras 4K les plus importantes et les plus fiables avec un budget de plusieurs milliers de yuans. Des temps inimaginables il y a des années. Grâce aux efforts continus de DJI, Autel et d'autres sociétés, ce rêve est devenu une réalité. Le drone de choix est DJI Mavic 3 Pro. Ce drone offre non seulement un enregistrement ultra haute définition, mais offre également une excellente fréquence d'images et une longue durée de vie. durée de vie de la batterie. En plus de mon expérience personnelle, j’ai compilé quelques autres drones parmi lesquels vous pouvez choisir, sur la base de critiques positives sur le Web. Jetons maintenant un coup d’œil à ces options intéressantes. Meilleur drone dans l’ensemble : DJIMavic 3Pr.

Résumé : Le Swarming est une technologie révolutionnaire qui implique le déploiement collaboratif de plusieurs systèmes sans pilote dans plusieurs domaines (terre, mer, air, espace). Les développements dans les nouvelles technologies de microélectronique, de guidage, de navigation, de capteurs et d’intelligence artificielle permettent aux microdrones à faible coût d’effectuer des missions difficiles. Lorsqu’ils sont combinés à de nouveaux processus de prise de décision, au suivi des cibles, aux technologies de communication et aux algorithmes, les essaims peuvent avoir un impact énorme sur le champ de bataille. Il peut également être utilisé pour fournir des capacités de surveillance continues et indétectables ainsi que des capacités de défense critiques, telles que l’interception de missiles de croisière. Cet article décrit les activités de recherche européennes dans le domaine de l’essaimage et approfondit les implications importantes qu’elles peuvent avoir pour la défense. Mots clés : drone, capacité autonome, suivi de cible,

Selon les informations publiées sur ce site Web le 22 août, China Aviation Engine Group Co., Ltd. a publié aujourd'hui à 6 h 28 une annonce officielle concernant le turbopropulseur de 900 kilowatts AEP100-A, développé de manière totalement indépendante par China Aviation Industry. Corporation, a propulsé le grand avion de transport sans pilote SA750U dans le Shaanxi. Premier vol réussi. Selon certaines informations, le turbopropulseur AEP100-A a été conçu par l'Institut chinois de recherche en ingénierie aérospatiale et fabriqué dans le Sud. Il a la capacité de s'adapter aux températures et aux plateaux élevés. Il utilise une conception aérodynamique tridimensionnelle et une technologie de conception d'unités pour fournir. puissance pour les avions tout en améliorant l’économie de carburant. Améliorer l’efficacité opérationnelle globale de l’avion. La série de turbopropulseurs AEP100 peut être équipée d'avions polyvalents de 2 à 6 tonnes ou de véhicules aériens sans pilote de 3 à 10 tonnes, et ses performances globales ont atteint le niveau avancé international du même niveau actuellement en service. Ce site a signalé plus tôt

La détection d'objets est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur, utilisée pour identifier des objets dans des images ou des vidéos et localiser leur emplacement. Cette tâche est généralement divisée en deux catégories d'algorithmes, à une étape et à deux étapes, qui diffèrent en termes de précision et de robustesse. Algorithme de détection de cible en une seule étape L'algorithme de détection de cible en une seule étape convertit la détection de cible en un problème de classification. Son avantage est qu'il est rapide et peut terminer la détection en une seule étape. Cependant, en raison d'une simplification excessive, la précision n'est généralement pas aussi bonne que celle de l'algorithme de détection d'objets en deux étapes. Les algorithmes courants de détection d'objets en une seule étape incluent YOLO, SSD et FasterR-CNN. Ces algorithmes prennent généralement l’image entière en entrée et exécutent un classificateur pour identifier l’objet cible. Contrairement aux algorithmes traditionnels de détection de cibles en deux étapes, ils n'ont pas besoin de définir des zones à l'avance, mais de prédire directement

La reconstruction d'images en super-résolution est le processus de génération d'images haute résolution à partir d'images basse résolution à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux contradictoires génératifs (GAN). Le but de cette méthode est d'améliorer la qualité et les détails des images en convertissant des images basse résolution en images haute résolution. Cette technologie trouve de nombreuses applications dans de nombreux domaines, comme l’imagerie médicale, les caméras de surveillance, les images satellites, etc. Grâce à la reconstruction d’images en super-résolution, nous pouvons obtenir des images plus claires et plus détaillées, ce qui permet d’analyser et d’identifier plus précisément les cibles et les caractéristiques des images. Méthodes de reconstruction Les méthodes de reconstruction d'images en super-résolution peuvent généralement être divisées en deux catégories : les méthodes basées sur l'interpolation et les méthodes basées sur l'apprentissage profond. 1) Méthode basée sur l'interpolation Reconstruction d'images en super-résolution basée sur l'interpolation

La restauration de photos anciennes est une méthode d'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle pour réparer, améliorer et améliorer de vieilles photos. Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique, la technologie peut identifier et réparer automatiquement les dommages et les imperfections des anciennes photos, les rendant ainsi plus claires, plus naturelles et plus réalistes. Les principes techniques de la restauration de photos anciennes incluent principalement les aspects suivants : 1. Débruitage et amélioration de l'image Lors de la restauration de photos anciennes, elles doivent d'abord être débruitées et améliorées. Des algorithmes et des filtres de traitement d'image, tels que le filtrage moyen, le filtrage gaussien, le filtrage bilatéral, etc., peuvent être utilisés pour résoudre les problèmes de bruit et de taches de couleur, améliorant ainsi la qualité des photos. 2. Restauration et réparation d'images Les anciennes photos peuvent présenter certains défauts et dommages, tels que des rayures, des fissures, une décoloration, etc. Ces problèmes peuvent être résolus par des algorithmes de restauration et de réparation d’images

L'algorithme SIFT (Scale Invariant Feature Transform) est un algorithme d'extraction de caractéristiques utilisé dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur. Cet algorithme a été proposé en 1999 pour améliorer les performances de reconnaissance et de correspondance d'objets dans les systèmes de vision par ordinateur. L'algorithme SIFT est robuste et précis et est largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconstruction tridimensionnelle, la détection de cibles, le suivi vidéo et d'autres domaines. Il obtient l'invariance d'échelle en détectant les points clés dans plusieurs espaces d'échelle et en extrayant des descripteurs de caractéristiques locales autour des points clés. Les principales étapes de l'algorithme SIFT comprennent la construction d'un espace d'échelle, la détection des points clés, le positionnement des points clés, l'attribution de directions et la génération de descripteurs de caractéristiques. Grâce à ces étapes, l’algorithme SIFT peut extraire des fonctionnalités robustes et uniques, permettant ainsi un traitement d’image efficace.

Selon les informations de ce site du 22 août, selon le compte public officiel de "Shanhe Huayu", à 6h28 aujourd'hui, le gros avion de transport sans pilote SA750U développé indépendamment par Sunward Huayu Aviation Technology et complété par la coordination stratégique de Sunward Star Des compagnies aériennes ont décollé de Jingbian, Xi'an. Le centre d'essais expérimentaux de drones a effectué avec succès son premier vol. ▲ Source photo Compte public officiel "Shanhe Huayu", identique à celui ci-dessous. Selon les rapports, pendant le test en vol de 40 minutes, tous les équipements du système de l'avion ont fonctionné normalement et étaient en bon état. les performances étaient conformes aux spécifications de conception. Après avoir effectué les sujets de vol prévus. Ensuite, l'avion est revenu en douceur et le premier vol a été un succès complet. Le SA750U est le premier avion de transport sans pilote à grande échelle de Chine avec une charge de plus de 3 tonnes. Il n'a fallu que 2 ans et 8 mois à la société Shanhe Huayu pour terminer l'ensemble du processus, depuis la conception jusqu'au premier vol réussi du premier avion.
