【摘 要】
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随着科学技术的发展与社会的日益进步,一些高新技术的应用给各行各业带来了不一样的活力,其中无人机技术与人工智能技术是众多高新技术中比较热门的两种。在社会生产生活中,无人机技术被应用于多个行业,例如:农药喷洒、地形勘探、交通疏导、电力设备巡检、病虫害防治、山林防火等,涵盖人们日常生产生活的各个方面。如何将两种技术融合使用,成为了科研人员们的重点研究方向,基于深度学习的目标检测和无人机结合成为了一种常用
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随着科学技术的发展与社会的日益进步,一些高新技术的应用给各行各业带来了不一样的活力,其中无人机技术与人工智能技术是众多高新技术中比较热门的两种。在社会生产生活中,无人机技术被应用于多个行业,例如:农药喷洒、地形勘探、交通疏导、电力设备巡检、病虫害防治、山林防火等,涵盖人们日常生产生活的各个方面。如何将两种技术融合使用,成为了科研人员们的重点研究方向,基于深度学习的目标检测和无人机结合成为了一种常用的解决方案。无人机结合目标检测技术的传统解决办法有两种,第一种是将无人机录制的视频手动拷贝到视频检测服务器,在视频检测服务器端然对视频进行检测分析;第二种是利用无人机遥控器作为中转站,将无人机数据传送到移动端设备,然后在移动端设备对视频进行检测,最后将检测结果进行展示。然而这两种办法都存在着视频检测精度低、检测速度慢,无法长时间稳定运行等问题,为了解决上述问题,本文介绍了一种基于机载GPU的无人机视频流实时检测系统的设计,并对其进行了实现。该系统主要包括两个部分,其一是运行于机载GPU开发板上的视频检测系统,主要负责无人机视频的拉取和检测,以及推送到指定流媒体服务器。另一部分则是基于B/S架构的管理系统,主要负责相关资源的管理以及无人机视频的展示,包括:系统用户和无人机飞手管理、系统访问权限管理、无人机机载GPU设备管理、视频检测任务管理、无人机历史视频管理、飞行数据与视频检测数据可视化展示等功能。通过该套解决方案,不仅可以解决传统无人机视频检测方案存在的检测速度慢、检测精度低等问题,还可以通过管理系统对相关硬件设备进行管控和对无人机巡检过程中的现场检测画面、飞行数据和目标检测数据进行可视化展示,极大的方便了用户的使用。本文首先论述了无人机视频检测的项目背景以及实际意义;然后简要分析国内外关于目标检测技术和无人机视频检测技术发展现状;接下来从实际需求出发,结合无人机巡检场景对项目需求做出了需求分析说明;在确定了系统需求之后,对系统开发的整个流程的每一个核心细节进行了大篇幅的阐述,包括系统概要设计、系统详细设计、系统功能模块实现和系统测试等内容;最后本文进行了全面的总结,对系统的存在的问题进行了说明,同时对系统的未来进行了展望。
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