无人机航迹跟踪技术的研究的中期报告.docx

无人机航迹跟踪技术的研究的中期报告 本次中期报告是针对无人机航迹跟踪技术的研究进行的，以下是我们的研究进展和结论。 一、研究背景 随着无人机技术的飞速发展，无人机在农业、环境监测、物流等领域越来越广泛应用。然而，无人机在飞行过程中，往往需要实时跟踪其飞行状态，为后续的任务提供支持。因此，无人机航迹跟踪技术成为了无人机应用中的重要环节。 二、研究方法 本次研究采用无人机搭载相机获得图像信息，然后使用计算机视觉技术进行图像处理、特征提取和目标跟踪等步骤，最终得到无人机的航迹信息。 三、研究进展 1. 数据采集和预处理 我们在本次研究中选用了 DJI Mavic Pro 2 作为实验平台，并采用该平台自带的相机拍摄实验图像。我们共采集了 100 组实验图像，其中 80 组用于训练模型，20 组用于测试模型。 在数据采集后，我们对数据进行了预处理。首先，我们进行了图像的裁剪、归一化等预处理步骤。其次，我们使用 OpenCV 进行了图像的特征提取和对目标的跟踪。 2. 算法实现 为了实现航迹跟踪，我们选用了基于 KCF（Kernelized Correlation Filter）的目标跟踪算法。该算法具有计算速度快、鲁棒性好等特点，在实际应用中被广泛使用。 同时，我们还进行了模型的优化和训练，使其能够更好地适用于不同环境下的无人机航迹跟踪任务。 3. 效果展示 我们将训练好的模型应用于测试数据集，并统计了模型的精度和鲁棒性。结果显示，我们的模型可以在各种复杂场景下成功跟踪目标，具有良好的鲁棒性和准确度。 四、结论 本次研究基于计算机视觉技术，研究了无人机航迹跟踪技术的实现途径。通过数据的采集和预处理，以及算法的实现和优化，我们成功实现了无人机航迹的跟踪，并验证了模型的有效性和可行性。未来，我们将进一步优化该技术，以适应更多的应用场景。