计算机视觉技术在无人机上的应用
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Application of Computer Vision on UAV
  • 作者:黄洁 ; 唐守锋 ; 童敏明 ; 李童童 ; 皇甫淑云
  • 英文作者:HUANG Jie;TANG Shou-feng;TONG Min-ming;LI Tong-tong;HUANGFU Shu-yun;School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology;
  • 关键词:无人机 ; 计算机视觉 ; 自主应用
  • 英文关键词:UAV;;computer vision;;autonomous application
  • 中文刊名:RJDK
  • 英文刊名:Software Guide
  • 机构:中国矿业大学信息与控制工程学院;
  • 出版日期:2018-12-26 12:04
  • 出版单位:软件导刊
  • 年:2019
  • 期:v.18;No.195
  • 基金:国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)
  • 语种:中文;
  • 页:RJDK201901005
  • 页数:3
  • CN:01
  • ISSN:42-1671/TP
  • 分类号:20-22
摘要
计算机能力的提高与计算机视觉技术的快速,使无人机从最初的军事领域扩展到其它行业,得到了广泛应用。通过查阅文献,对无人机及计算视觉技术的起源与发展进行全面回顾,总结近年来计算机视觉技术结合无人机在农业、电力、交通、环保、救援、娱乐等领域的相关应用,对相关的调查数据进行分析统计并以图表的形式展现。通过数据可以清楚发现计算机视觉与无人机的结合在未来还有很大上升空间。
        The improvement of computer capabilities and the development of computer vision technology have made important progress in the development of drone technology and applications.These technologies have provided a wide range of applications for drones and have risen from the initial military goals to applications in various industry sectors.This paper reviews and summarizes the origin and development of UAV and computer vision technology.Through reading the literature,the computer vision combined with the autonomous application of drones that has emerged in recent years is summarized,including agriculture,electricity,transportation,environmental protection,rescue,entertainment,etc.,the relevant survey data are analyzed and counted and displayed in the form of charts.Through the data,it can be clearly seen that the combination of computer vision and UAV has much room for growth in the future.
引文
[1]赵学增.木质材料表面粗糙度计算机视觉检测技术的研究[J].东北林业大学学报,1992(5):55-60.
    [2]王潮,宣国荣.基于计算机视觉的实时交通流检测[J].计算机工程,1997(S1):276-278,375.
    [3]徐贵力,程月华,沈春林.基于激光扫描和计算机视觉的无人机全天候自主着陆导引技术[J].航空学报,2004(5):499-503.
    [4]丁萌,曹云峰.利用计算机视觉获取无人机飞行姿态角[J].传感器与微系统,2007(11):65-68,74.
    [5]朱凯凯,初阳,华维超.机器视觉在无人机智能避障的应用[J].通讯世界,2016(21):282.
    [6]吕庆风.“长空一号”无人机系列的研制与发展[J].南京航空航天大学学报,1986(S1):1-18.
    [7]于黎明,王占林.军用无人机的发展趋势及其关键技术[J].航空科学技术,1999(1):9-10.
    [8]邱晓红,景华.无人机系统技术发展趋势[J].航空科学技术,2000(1):28-30.
    [9]高远洋,薛傅龙.“无人机+”时代的生活是什么样的?[J].课外阅读,2018(06):60-61.
    [10]前瞻数据库.无人机市场需求逐渐提升预计2018年市场规模突破百亿大关[EB/OL].http://www.81uav.cn/uav-news/201806/23/38443.html.
    [11]王迪伟,叶玮.基于无人机航空影像进行外业调绘探讨[J].中国商界(上半月),2010(07):370-371.
    [12]丁萌,魏丽,王帮峰.无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计[J].Chinese Journal of Aeronautics,2011,24(06):807-815.
    [13]WU W Q,WANG X G,XU D,YIN Y J.Position and orientation measurement for autonomous aerial refueling based on monocular vision[J].International Journal of Robotics and Automation,2017:13-21.
    [14]孙罡.低成本微小型无人机惯性组合导航技术研究[D].南京理工大学,2014..
    [15]邓荣军.基于GPS导航无人机巡线指挥系统设计[D].武汉科技大学,2015.
    [16]胥正烁.基于计算机视觉技术的无人机自动导航的思考[J].电子制作,2018(Z1):115-116.
    [17]刘新华.基于视觉的无人机自主着陆姿态检测方案[A].中国自动化学会智能自动化专业委员会.2003年中国智能自动化会议论文集(上册)[C].中国自动化学会智能自动化专业委员会:2003:5.
    [18]刘畅,杨良军,刘峰,等.一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法[J].导航定位与授时,2016,3(6):6-11.
    [19]周辉.无人机输电线路巡检可见光拍摄方法研究[J].中国新技术新产品,2015(18):9-10.
    [20]王昌.基于模拟无人机平台的油菜和杂草图像处理及分类研究[D].杭州:浙江大学,2016.
    [21]邱帅,周思宇,冯俊青.机器视觉技术在植保无人机中的应用[J].科技风,2017(13):17-18.
    [22]贾其臣.基于视觉无人机动态监控系统人流量检测方法研究[D].长春:长春工业大学,2017.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700