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感知模組

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基於三維定位之避障

Avoidance based on 3D Localization

透過 YOLO V3 的物件辨識，利用相機參數和視覺資訊反推無人機所在位置，計算出與障礙物的距離、方向、位置，再使用 RRT-Star 演算法進行動態的路徑規劃，對無人機下達指令進行迴避動作。​

 

*本項目在 2019 年育秀杯獲得銀獎

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​補強低光源影像以增強物件辨識

Enhancing Object Detection in Degraded Images

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基於 RGB-D 影像的深度學習技巧在之避障

Collision Avoidance Based on RGB-D Images
Using Deep Learning Techniques

​河川多頻譜

透過無人機的鏡頭及熱影像儀，取得 RGB 影像與熱影像，讓無人機在自動沿著河道飛行時，可透過異常偵測判斷河川水質是否有異常。

​

下圖為已蒐集的 RGB 影像及熱成像，其中有標註河川範圍，並使用現有神經網路對河川資料集進行分割。

RGB 影像及熱影像

自行蒐集的影像（左）及切割結果（右）

資料集 - RGB 影像及熱影像

實驗參數：

  • Train/Val/Test: 200/50/50 images

  • Image Resize/Crop/Pad to 320*320

  • Feature Pyramid Network (FPN)

  • Encoder = se_resnext101_32x4d

  • Encoder_Weights = imagenet

  • Train 40 epoches

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