Comment coder un drone en utilisant la reconnaissance d'image

J'ai trouvé un document détaillant comment coder un drone en utilisant la reconnaissance d'image. J'ai décidé de laisser une note pour un examen plus attentif lorsque le besoin s'en fait sentir.

Le code source est également disponible sur github.

La thèse de master http://digitalassets.lib.berkeley.edu/techreports/ucb/text/EECS-2014-117.pdf

Github https://github.com/ssk2/drones-267

Si vous regardez la page Github, papers presentations Vous pouvez lire et recommander davantage. image segmentation

Bryan Catanzaro et al. [Drones-267 / papers / Efficient, High-Quality Image Contour Detection.pdf](https://github.com/ssk2/drones-267/blob/f6920127ef8c9a5ef0d20719a7bb1fca50bad46d/papers/Efficient%2CHigh-%20age%20 20Contour% 20Detection.pdf) Pour atteindre le papier.


Puisqu'il s'agit d'un domaine qui nécessite des performances en temps réel, des idées telles que SIMD et multi-threading sont mentionnées. À partir de 2014, il décrit le type de carte ARM sélectionné, le type de bibliothèque remplacé et utilisé et la différence de temps de traitement causée par le choix de la méthode. ..

24 points de coin. Il résout 48 équations à 6 degrés de liberté par SVD (décomposition en valeurs singulières). Il est écrit que la détection du point d'angle était un point chaud.

BeagleBone Black Hardkernel Odroid XU Robotics Operating System (ROS), Etc. sont utilisés.

** À propos d'Aruco **

Estimez la position de la caméra à l'aide du marqueur AR. Github Aruco-with-Python https://github.com/JanezCim/Aruco-with-Python

Apparemment, il a créé une liaison Python avec la bibliothèque Aruco.

https://www.arnavichara.com/ar_about2.html Article de commentaire sur le marqueur AR

Enquête sur ArUco, une bibliothèque RA légère

** Remarque: **

Le drone a également une tendance vers l'open source

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