面向自主无人机的轻量级字符与形状识别
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v1
摘要
在搜救任务中，无人 aerial 飞行器（UAV）被广泛用于分发急救包和食品包。这些 UAV 能够有效区分彼此之间的标记至关重要。常见的标记方式是将字符叠加于各种颜色的形状之上，基于不同形状、字符及其各自颜色的组合产生了种类繁多的标记。本文提出一种目标检测与分类流程，可防止误检并最小化航拍图像中字母数字字符与形状的误分类。我们的方法利用传统计算机视觉技术与无监督机器学习方法来识别候选区域、分割图像目标并去除误检。我们采用计算轻量的模型进行分类，使其易于部署于任何 aerial 车辆。
引用
@article{arxiv.2208.06804,
title = {Light Weight Character and Shape Recognition for Autonomous Drones},
author = {Neetigya Poddar and Shruti Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06804},
year = {2022}
}