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    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用

    2019-06-07 15:08:13黃潔唐守鋒童敏明
    軟件導(dǎo)刊 2019年1期
    關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)視覺(jué)無(wú)人機(jī)

    黃潔 唐守鋒 童敏明

    摘 要:計(jì)算機(jī)能力的提高與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速,使無(wú)人機(jī)從最初的軍事領(lǐng)域擴(kuò)展到其它行業(yè),得到了廣泛應(yīng)用。通過(guò)查閱文獻(xiàn),對(duì)無(wú)人機(jī)及計(jì)算視覺(jué)技術(shù)的起源與發(fā)展進(jìn)行全面回顧,總結(jié)近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)結(jié)合無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)、電力、交通、環(huán)保、救援、娛樂(lè)等領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用,對(duì)相關(guān)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)并以圖表的形式展現(xiàn)。通過(guò)數(shù)據(jù)可以清楚發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)的結(jié)合在未來(lái)還有很大上升空間。

    關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī);計(jì)算機(jī)視覺(jué);自主應(yīng)用

    DOI:10. 11907/rjdk. 181607

    中圖分類號(hào):TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1672-7800(2019)001-0014-03

    Abstract: 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.

    Key Words: UAV; computer vision; autonomous application

    0 引言

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)也是近年興起的科學(xué)學(xué)科,由大衛(wèi)·馬爾(David Marr)在20世紀(jì)80年代提出,最初獨(dú)立于其它學(xué)科。基于社會(huì)發(fā)展需要,無(wú)人機(jī)成為人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)能為無(wú)人機(jī)提供大量豐富的視覺(jué)信息,以便獲取無(wú)人機(jī)相對(duì)位置并調(diào)整方位。計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)的融合在實(shí)際應(yīng)用中已有很多成功的實(shí)例。2018年3月,挪威峽灣將無(wú)人機(jī)用于垃圾清理的計(jì)劃已經(jīng)正式啟動(dòng)。據(jù)《英國(guó)衛(wèi)報(bào)》2018年3月8日的報(bào)道,美軍一項(xiàng)無(wú)人機(jī)項(xiàng)目使用谷歌的人工智能技術(shù),以供軍方審查,該項(xiàng)目標(biāo)志著無(wú)人機(jī)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的成熟融合。

    1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是一種復(fù)雜仿生的過(guò)程,相比一般傳感器仿生技術(shù),計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)不僅是從環(huán)境中搜集圖像及視頻信息,還要通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類大腦,對(duì)視覺(jué)傳感器搜集到的信息進(jìn)行處理分析。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已在不同的智能應(yīng)用中顯示出強(qiáng)大的信息處理能力,但與人類帶有感情目標(biāo)地分析信息相比,還有很大差距。

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)這個(gè)概念被馬爾在《視覺(jué)》中最早提出,他認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論方法首先應(yīng)該從圖像開(kāi)始,并提取真實(shí)物理場(chǎng)景的內(nèi)容。在90年代,研究集中于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在物料表面粗糙度檢測(cè)上的相關(guān)文獻(xiàn),趙學(xué)增[1]在1992年曾發(fā)表《木質(zhì)材料表面粗糙度計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的研究》。與此同時(shí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始滲透各個(gè)領(lǐng)域,1997年王潮[2]發(fā)表的《基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)時(shí)交通流檢測(cè)》中通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)車速、車流量等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。此時(shí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)的結(jié)合還處于幾乎未知的狀態(tài),直到21世紀(jì)初,計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)技術(shù)的結(jié)合開(kāi)始掀起一股熱潮,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與無(wú)人機(jī)的結(jié)合用于無(wú)人機(jī)的自主著陸[3]、姿態(tài)測(cè)量[4]、導(dǎo)航避障[5]的研究已經(jīng)陸續(xù)出現(xiàn)。到目前為止,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與無(wú)人機(jī)仍是人工智能領(lǐng)域的關(guān)注焦點(diǎn)之一,存在巨大發(fā)展空間。

    2 無(wú)人機(jī)

    無(wú)人機(jī)最初的起源于第二次世界大戰(zhàn),帶動(dòng)了全球航空技術(shù)進(jìn)步。中國(guó)的無(wú)人機(jī)實(shí)際上起源于前蘇聯(lián)。在20世紀(jì)60年代,中國(guó)研發(fā)了自主產(chǎn)品,被稱作長(zhǎng)空一號(hào), 1986年,呂慶風(fēng)[6]發(fā)表的《“長(zhǎng)空一號(hào)”無(wú)人機(jī)系列的研制與發(fā)展》,提出對(duì)長(zhǎng)空一號(hào)進(jìn)行一系列性能改進(jìn)。改進(jìn)后的長(zhǎng)空一號(hào)被成功投入軍事領(lǐng)域。

    在20世紀(jì)末21世紀(jì)初,全球無(wú)人機(jī)發(fā)展聚焦于軍事應(yīng)用,無(wú)人機(jī)在軍事上的研發(fā)[7]及應(yīng)用較多。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)逐級(jí)擴(kuò)展到其它領(lǐng)域。商業(yè)上,無(wú)人機(jī)常被用于監(jiān)控線路、農(nóng)業(yè)檢測(cè)或輔助災(zāi)難救援等;生活上,一些小型無(wú)人機(jī)常被用于航拍婚禮、賽事體育等眾多項(xiàng)目。

    高遠(yuǎn)洋[9]在《“無(wú)人機(jī)+”時(shí)代的生活是什么樣的?》中提到了無(wú)人機(jī)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,其中包括農(nóng)業(yè)、電力、交通、環(huán)保、救援、娛樂(lè)等等。中國(guó)報(bào)告網(wǎng)根據(jù)調(diào)查,對(duì)全球民用無(wú)人機(jī)市場(chǎng)規(guī)模作出預(yù)測(cè),并統(tǒng)計(jì)了無(wú)人機(jī)市場(chǎng)地域占比,如圖1、圖2[10]所示。近年來(lái)無(wú)人機(jī)發(fā)展異常迅猛,雖然涉及到的領(lǐng)域明顯擴(kuò)大,但在性能及要求上還存在很大空間。因此基于人工智能的無(wú)人機(jī)還有巨大的發(fā)展空間和潛力。

    3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)的結(jié)合

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與無(wú)人機(jī)的結(jié)合逐漸從最初的航拍擴(kuò)展到其它項(xiàng)目。2010年,王迪偉[11]提出了無(wú)人機(jī)航拍在外業(yè)調(diào)繪上的應(yīng)用,指出無(wú)人機(jī)不僅縮短了作業(yè)周期,還極大提高了調(diào)繪精度。隨著社會(huì)發(fā)展需求的需要,無(wú)人機(jī)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合不僅用于地形測(cè)繪,還常用于自然災(zāi)害災(zāi)情獲取,通過(guò)自主應(yīng)用對(duì)災(zāi)區(qū)進(jìn)行食物、水的投遞。

    3.1 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的無(wú)人機(jī)自主加油

    2011年,丁萌等[12]提出使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行空中加油,空中加油指飛機(jī)在飛行過(guò)程中給其它飛機(jī)加油,當(dāng)前世界上有兩種自主空中加油技術(shù),一種是插頭—錐管式,被稱為軟式加油,通過(guò)加油吊艙放出加油軟管,受油機(jī)飛行員操縱飛機(jī)使受油探頭與加油錐套對(duì)接,頂開(kāi)錐套內(nèi)的單向活門(mén)實(shí)現(xiàn)加油。其優(yōu)點(diǎn)是可以同時(shí)為多架飛機(jī)加油,還可以給直升機(jī)加油,缺點(diǎn)是加油速度較慢,受空氣亂流影響較大,對(duì)受油機(jī)飛行員技術(shù)要求較高。另一種是伸縮套管式,加油也稱為硬式加油,它是由控制機(jī)構(gòu)、伸縮式加油管以及壓力供油機(jī)構(gòu)組成,加油對(duì)接主要由員完成。其優(yōu)點(diǎn)是加油速度較快,對(duì)受油機(jī)飛行員的技術(shù)要求較低,但一次只能為一架飛機(jī)加油,而且無(wú)法給直升機(jī)加油。第一種技術(shù)的關(guān)鍵之處就在于準(zhǔn)確地估計(jì)探頭相對(duì)于錐套的位置和姿態(tài),對(duì)此,已經(jīng)有人提出基于單目視覺(jué)測(cè)量位置和方向的方法[13]。

    3.2 基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)自主著陸

    自主起飛與著陸是其最基本也是關(guān)鍵的技術(shù)之一。即使沒(méi)有操控員操作,無(wú)人機(jī)也可以通過(guò)慣性導(dǎo)航[14]、GPS導(dǎo)航[15]以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)導(dǎo)航[16]等方法實(shí)現(xiàn)著陸,其中慣性導(dǎo)航誤差大,而GPS導(dǎo)航相對(duì)比較成熟,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是新興技術(shù)。2003年,劉新華[17]提出在無(wú)人機(jī)的自主著陸過(guò)程中,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)獲取無(wú)人機(jī)姿態(tài)角的方法。通過(guò)使用MATLAB對(duì)拍攝到的灰度圖進(jìn)行處理,從而檢測(cè)出圖像中的地平線,以便控制無(wú)人機(jī)著陸[17]。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)剛被用于無(wú)人機(jī)的著陸時(shí)魯棒性不好,近年來(lái)發(fā)展迅速,無(wú)人機(jī)著陸的魯棒性不斷被改善。劉暢等[18]提出利用結(jié)合視覺(jué)和慣性的導(dǎo)航算法獲取高精度的自主著陸中的導(dǎo)航信息。

    3.3 基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)自主著陸

    無(wú)人機(jī)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的結(jié)合不僅用于實(shí)現(xiàn)飛機(jī)加油、起飛、降落技術(shù),還被用于眾多其它行業(yè)。2015年,周輝[19]提出計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在無(wú)人機(jī)進(jìn)行電力巡檢中的應(yīng)用,其中無(wú)人機(jī)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻跟蹤技術(shù)對(duì)絕緣子等特定目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)導(dǎo)航,該應(yīng)用有效地解決了惡劣環(huán)境下人工巡檢的安全問(wèn)題。2016年,王昌[20]提出模擬無(wú)人機(jī)平臺(tái),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)油菜田中的雜草進(jìn)行識(shí)別處理,并且通過(guò)試驗(yàn)技術(shù)其精度證明很高,研究發(fā)現(xiàn)基于全波段和特征波段反射率的分類模型預(yù)測(cè)精度均高達(dá)100%。除了對(duì)雜草進(jìn)行檢測(cè),還有研究者提出利用安裝在無(wú)人機(jī)上的紅外設(shè)備監(jiān)測(cè)農(nóng)作物蟲(chóng)害和缺水缺肥的問(wèn)題,甚至可以預(yù)判森林火災(zāi)的可能性,并將地理位置信息通過(guò)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)準(zhǔn)確反饋給控制平臺(tái),這是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與無(wú)人機(jī)結(jié)合在農(nóng)業(yè)成功應(yīng)用的典范[21]。2017年,賈其臣[22]提出以無(wú)人機(jī)為平臺(tái),搭載視覺(jué)系統(tǒng),對(duì)行人流量進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤,在特定場(chǎng)合中,該應(yīng)用可以幫助避免人多區(qū)域的踩踏及其他危險(xiǎn)事件,幫助維護(hù)公共安全。

    4 結(jié)語(yǔ)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)和無(wú)人機(jī)前景十分廣闊,隨著技術(shù)不斷深入發(fā)展,無(wú)人機(jī)技術(shù)有望在深度學(xué)習(xí)方面產(chǎn)生更大突破,例如:無(wú)人機(jī)取代快遞員人工投遞的方式,進(jìn)行定點(diǎn)投遞。在安防行業(yè),通過(guò)無(wú)人機(jī)的攝像頭讀取捕獲到的信息并通過(guò)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)送回控制臺(tái),實(shí)現(xiàn)單人對(duì)多片區(qū)的安全監(jiān)控,或者是結(jié)合街道攝像頭用于追蹤逃犯及失蹤婦女小孩等。本文對(duì)無(wú)人機(jī)及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)作出回顧及評(píng)估,有助于幫助人們加深對(duì)無(wú)人機(jī)的認(rèn)識(shí),文中提出的新穎應(yīng)用可以為無(wú)人機(jī)科研愛(ài)好者提供創(chuàng)新點(diǎn)。目前用于礦井災(zāi)后無(wú)人機(jī)救援定位等相關(guān)文獻(xiàn)不多,在該方面的研究還不夠深入,針對(duì)還未成熟的領(lǐng)域如何更加智能地實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)結(jié)合是未來(lái)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

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    (責(zé)任編輯:江 艷)

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