基于热光图像融合的微型无人机野火边界跟踪（最小化通信）
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1 人工智能
摘要
本研究介绍一种轻量级边界跟踪方法，专为在有限带宽条件下运行的微型无人机团队而设计。热力学图像帧通过自适应阈值和形态学细化生成粗糙的热区域掩码，RGB图像提供边缘线索并通过基于梯度的滤波抑制与纹理相关的误检。规则层级的合并策略选择边界候选区域并通过鲁尔德-道格拉斯-普克算法进行简化。该系统集成了周期性信标和惯性反馈环路，以应对GPS degradation情况下的轨迹稳定性。指导环路通过限制每帧像素运算并预计算梯度表，在嵌入式系统芯片(SoC)平台上实现约50毫秒的时延。小规模仿真结果表明，与纯边缘跟踪基线相比，本方法在平均路径长度和边界抖动方面均有所降低，同时通过交叉合并分析保持环境覆盖率。电池消耗和计算资源使用情况确认，在标准微型平台上实现10-15 m/s前向运动的可行性。该方法使现场快速部署成为可能，需鲁棒的感知和最小化通信，适用于紧急侦察应用。
引用
@article{arxiv.2512.12199,
title = {Thermal RGB Fusion for Micro-UAV Wildfire Perimeter Tracking with Minimal Comms},
author = {Ercan Erkalkan and Vedat Topuz and Ayça Ak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.12199},
year = {2025}
}
备注
Conference paper in 17th International Scientific Studies Congress proceedings. Topic: thermal+RGB rule level fusion, RDP boundary simplification, leader follower guidance, sub 50ms embedded SoC, minimal communications for wildfire perimeter tracking. Thermal RGB Fusion for Micro-UAV