超视距无人机障碍物检测
计算机视觉与模式识别
2021-06-23 v2
摘要
随着欧盟新法规的出台，超视距（BVLOS）无人机的未来注定蓬勃发展。这催生了 theBEAST 项目，其旨在打造一款自主安防无人机，重点关注这些法规与安全性。本技术论文描述了该项目中一个模块的第一步，该模块围绕检测障碍物展开，以便在故障安全着陆中规避它们。我们研究的主题是深度学习驱动的目标检测方法，并开展了多项实验以最大化其性能，例如比较不同的数据增强技术或 YOLOv3 与 YOLOv5。根据实验结果，我们得出结论：尽管目标检测是解决此问题的一种有前景的方法，但要在真实应用中潜在使用仍需更多数据量。
引用
@article{arxiv.2106.11098,
title = {Obstacle Detection for BVLOS Drones},
author = {Jan Moros Esteban and Jaap van de Loosdrecht and Maya Aghaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11098},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 7 figures, Supervisors: Maya Aghaei Gavari and Jaap van de Loosdrecht