《用于检测和跟踪茂密植被中异常目标的自主无人机蜂群》最新32页

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无人机蜂群提供了更大的感知孔径，模仿自然蜂群的行为，使孔径适应当地条件，从而增强采样效果。我们证明，这种方法使探测和跟踪严重遮挡目标变得切实可行。应用于传统航空图像的物体分类对遮挡的随机性概括性很差，因此即使在轻度遮挡的条件下也效率不高，而应用于合成孔径积分图像的异常检测对森林等茂密植被具有鲁棒性，并且与预先训练的类别无关。我们的自主蜂群会搜索环境中出现的未知或意外情况，对其进行跟踪，同时不断调整采样模式，以优化当地的观察条件。在由六架无人机组成的蜂群进行的实际现场实验中，我们取得了 0.39 米的平均定位精度，平均精确率为 93.2%，平均召回率为 95.9%。在这里，调整后的粒子群优化考虑了检测可信度和预测的目标外观。我们的研究表明，在合成孔径图像整合过程中可以有效地将传感器噪 ………………………………