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基于深度学习与机器视觉的无人机自动跟踪系统

 

Deep Learning and Machine Vision based Automatic Tracking UAV System

该项目着眼于优化无人机自动追踪方面的问题,实现无人机快速高效识别目标以及平衡稳定跟踪等功能。需要克服的难题分为基础难题和项目针对性难题,基础难题包括:在程序上,调研挑选一个适应目前小组资源以及能力的无人机以及其相应的一系列软件支持,如控制算法,数据反馈算法,识别算法,跟踪算法等;在硬件上,无人机的装配以及配件(如传感器和摄像机)方面与机身的组合以及建立联系。项目难题为对这一系列算法的精简优化,或开发,以期是无人机在自动识别与跟踪方面更高效和人性化。除此之外,还要注意针对小组所选用的无人机为小型轻便,主板及芯片外露的无人机款式所带来稳定性提升以及机身防撞保护等方面的问题。

项目分数

项目信息

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项目负责人

尹睿杰2018级 机械工程

项目成员

庄子杭2018级 测控技术与仪器

郑浩辰2019级 自动化类

占迪2018级 测量控制与仪器

谷宇奇2018级 测控技术与仪器

指导老师

钱荣荣人工智能学院 副教授

评审老师

崔晓艳人工智能学院 教授

胡梦婕人工智能学院 讲师

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该项目暂无荣誉
邮箱:buptwin@bupt.edu.cn;传真:010-62285134;电话:010-62281946;地址:北京邮电大学教一楼323; 邮编:100876
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