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無人飛行載具空拍影像目標物件即時自動辨識與定位系統之研究

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Academic year: 2021

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圖  1.  深度學習與表徵學習、機器學習、人工智慧的關係[13]
圖  3.  卷積運算示意圖
圖  6.  雙眼視野交疊產生立體視覺  在地面上,自動駕駛車輛與自主式機器人使用立體視覺估算障礙物或目標物 距離,並有高度即時性。在無人飛行載具因為載重有限,必須減輕重量,難以搭 載雙鏡頭或攝影機,與自動駕駛車輛和自主式機器人的近距離攝影[26]不同,無 人飛行載具在高空對地面進行攝影,距離物件至少數十公尺,因此需要不同的方 法計算目標物距離。共線條件方程式  (Collinearity  equation)  常被應用在遙測  (Remoting Sensing)  與航空攝影測量中[27],利用光線直
圖  7.  本研究之流程架構  在物件偵測訓練流程中,首先蒐集大量空拍影像,並且對每張空拍圖中之特 定類別物件進行標定,之後利用卷積神經網路針對歷史空拍影像進行大量訓練, 將由此所得到的物件偵測模型供下一個流程使用。而在物件定位流程中,無人飛 行載具會在飛行時同時攝影,並得到即時影像資料與飛行姿態資料,即時影像資 料以偵測模型分析後可得到物件在影像空間中的位置。配合即時飛行姿態資料與 物件在影像空間中的座標,經過計算可對應到目標在物空間中與無人飛行載具的 相對位置,最後根據無人飛行載具的全球衛星導航系統座
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