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对象跟踪的自主无人机系统

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简介：
本项目致力于研发一种能够实现智能对象跟踪功能的自主无人机系统，该系统通过先进的图像识别技术和算法优化，能够在复杂环境中准确捕捉并追踪特定目标。 自主无人机进行对象跟踪的任务是开发一种能够自动追踪目标物体的无人驾驶飞行器。该无人机需要能够在受限运动条件下将目标保持在其视野中心，从而实现有效跟踪。 为了验证这一假设，在AirSim模拟环境中通过获取被跟踪对象（如Car）的实时位置来完成这项任务。尽管在实际应用中可能无法获得精确的位置信息，但这种方法有助于测试自动追踪算法的有效性。此外，利用计算机视觉和几何学技术可以在已知无人机高度、地平线及焦距的情况下从图像帧中估算目标物体的位置。 依赖项 - 张量流（TensorFlow） - OpenCV（可选） 安装说明: 通过执行以下命令克隆代码库： ``` git clone --recursive https://github.com/kshitiz38/autonomous_drone_for_tracking.git ``` 注意：如果未使用`--recursive`标志进行克隆，请手动运行下面的命令来更新子模块： ```shell git submodule update --init --recursive ```

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  • 对象跟踪的自主无人机系统
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    本项目致力于研发一种能够实现智能对象跟踪功能的自主无人机系统，该系统通过先进的图像识别技术和算法优化，能够在复杂环境中准确捕捉并追踪特定目标。 自主无人机进行对象跟踪的任务是开发一种能够自动追踪目标物体的无人驾驶飞行器。该无人机需要能够在受限运动条件下将目标保持在其视野中心，从而实现有效跟踪。 为了验证这一假设，在AirSim模拟环境中通过获取被跟踪对象（如Car）的实时位置来完成这项任务。尽管在实际应用中可能无法获得精确的位置信息，但这种方法有助于测试自动追踪算法的有效性。此外，利用计算机视觉和几何学技术可以在已知无人机高度、地平线及焦距的情况下从图像帧中估算目标物体的位置。 依赖项 - 张量流（TensorFlow） - OpenCV（可选） 安装说明: 通过执行以下命令克隆代码库： ``` git clone --recursive https://github.com/kshitiz38/autonomous_drone_for_tracking.git ``` 注意：如果未使用`--recursive`标志进行克隆，请手动运行下面的命令来更新子模块： ```shell git submodule update --init --recursive ```
     
  • 系统跟踪-系统跟踪
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    系统跟踪专注于分析和监测各种软件系统的性能与安全。通过深入研究，提供优化建议以提升效率、稳定性和用户体验，确保数据的安全流转和处理。 Android手机抓取systrace工具是一种用于分析系统调用、线程调度和其他底层操作的诊断工具。它可以帮助开发者识别性能瓶颈并优化应用程序的运行效率。使用该工具，用户可以记录设备上的各种事件，并生成详细的报告以供进一步研究和改进。
     
  • Python中实现的多对象跟踪器
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    本项目介绍了一种在Python中实现的对象跟踪算法，能够高效地追踪视频流中的多个目标。该系统利用计算机视觉技术识别、区分并持续监测移动物体，广泛应用于监控、自动驾驶等场景。 Python中的多对象跟踪器提供了易于使用的多种多对象跟踪算法实现。YOLOv3结合CentroidTracker、TF-MobileNetSSD结合CentroidTracker以及视频源支持的其他方法，可以采用不同的多对象跟踪器如CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT等。可用的对象检测器包括基于OpenCV的detector.TF_SSDMobileNetV2、detector.Caffe_SSDMobileNet和detector.YOLOv3。 安装所需版本为3.4.3或更高版本的OpenCV，可以通过相应的命令来完成点安装过程。
     
  • 【无人机】包含Matlab源码的无人机轨迹跟踪资料.zip
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    本资源提供了一套详细的无人机轨迹跟踪资料及Matlab源码，旨在帮助学习者和研究者深入理解并实现无人机自主飞行控制算法。 可运行的代码及包含运行结果的图片。
     
  • 六自由度无人机的建模与轨迹跟踪SIMULINK仿真
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    本研究探讨了六自由度无人机的动力学建模及在SIMULINK环境中的轨迹跟踪控制策略，通过仿真实验验证其运动性能和稳定性。 六自由度固定翼无人机的建模及基于back stepping方法的轨迹跟踪仿真研究在首页文章中有详细描述。文中探讨了如何通过先进的控制理论来提高无人机系统的性能，并进行了相应的仿真验证，以展示所提出方法的有效性和实用性。
     
  • clever-bee：无人机的目标检测与跟踪
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    Clever-bee是一款专为无人机设计的目标检测与追踪系统。它通过先进的算法和人工智能技术，实现了对特定目标的精确识别和持续监控，在安防、农业监测等领域展现出了广泛的应用潜力。 聪明的蜜蜂无人机对象检测与跟踪：我已经为远程控制直升机创建了自己的数据集，并使用图像增强技术来扩充该数据集。训练所用的数据是从内部及外部录制视频中提取出来的帧组成。 在测试阶段，最令人惊讶的结果是在一张图片里网络能准确地识别出直升机的阴影。追踪过程中，根据被跟踪对象距离画面中心的距离发出移动指令：物体越远离图像中心，无人机的动作就越积极主动。为了进行有效的追踪任务，我利用了预训练过的VOC模型来控制蜜蜂无人机，并且在实际操作中确保不会发生意外坠毁的情况将是一项挑战。 整个项目基于一个开源库（https://github.com/aleju/imgaug）。
     
  • 基于YOLOv3与DeepSort的TensorFlow对象跟踪实现
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    本项目采用TensorFlow实现了基于YOLOv3的目标检测和DeepSort的目标跟踪算法，适用于多种视频监控场景，有效提升目标识别准确率及连续性。 使用YOLOv3、深度排序（Deep SORT）以及TensorFlow进行对象跟踪的存储库实现了将YOLOv3与Deep SORT结合的方法来创建实时对象跟踪器。YOLOv3利用深度卷积神经网络执行物体检测，而这些结果可以输入到具有深层关联度量的简单在线和实时追踪算法中。 安装步骤如下： 对于TensorFlow CPU版本： ```bash conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu ``` 对于TensorFlow GPU版本： ```bash conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu ``` 或者直接使用pip命令安装依赖项（适用于CPU）: ```bash pip install -r requirements.txt ```
     
  • 基于YOLOv3的无人机识别和跟踪定位
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    本研究采用改进的YOLOv3算法，应用于无人机目标识别与追踪系统中，实现对复杂环境下的精准定位及实时跟踪。 近年来，无人机入侵事件频发，尤其是在人群密集区域发生碰撞事故的风险较高，这使得无人机监测成为安防领域的一个重要研究方向。尽管目前存在多种无人机监测方案，但大多数方案成本高昂且难以实施。 在5G技术背景下，为解决上述问题提出了一种利用现有城市监控网络获取数据的方法，并采用基于深度学习的算法进行无人机目标检测和追踪定位。具体而言，该方法使用改进后的YOLOv3模型来识别视频帧中的无人机。作为YOLO系列第三代版本，YOLOv3属于one-stage类型的目标检测算法，在速度上相比two-stage类型的算法具有明显优势。 通过这一模型可以获取到视频中无人机的位置信息，并利用PID（比例积分微分）算法调整摄像头朝向以追踪目标。此外，结合多个摄像头的数据参数来计算出无人机的实际坐标位置，从而实现精准定位。 为了训练和验证该方法的有效性，我们收集了包括拍摄的无人机飞行照片以及互联网上搜索下载的相关图像在内的数据集，并借助labelImg工具对其中包含的无人机进行了详细的标注工作。这些数据涵盖了不同类型的旋翼特征等信息。
     
  • 基于MATLAB的无人机螺旋轨迹跟踪仿真
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    本研究利用MATLAB平台，针对无人机进行螺旋轨迹跟踪算法的设计与仿真。通过精确控制参数，验证了不同条件下的飞行稳定性及追踪精度，为实际应用提供了理论依据和技术支持。 无人机对螺旋上升曲线的轨迹跟踪的MATLAB仿真实验视频已上传B站：BV11Y41177B8。先运行demo.slx文件，在该文件中可以修改期望轨迹，然后运行run.m脚本。