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时间:2021-07-11 14:06:06|来源:魄力云|编辑:魄力云|点击:

简介

使用无人机,实时识别目标,处理数据并发送给SAP Leonardo IoT。

主要挑战是:

在无人机微控制器上部署目标检测模型。更少的计算能力。扫描系统速度越快,视频流中识别对象的精度越低。设置额外硬件的空间更少,这会影响飞行控制。

从下面的设置图像,相信我,我们可以确定可用空间。

图像:1

在我描述完整的PoC之前,有两种方法:

将视频流从FPV摄像机传输到近边缘网关,物联网开发,并将转换后的数据发送到SAP Leonardo IoT。

图像:2

在无人机上连接RPi Zero,并将JSON有效负载传输到SAP Leonardo IoT。我坚持使用这种方法来广泛地测试和扩展用例,以便将来实现。

对于这个用例,我使用了深入学习,因为这是我们能够克服特征提取挑战的唯一方法之一。基本上,深度学习模仿我们大脑的运作方式,即从经验中学习。

我用于物体检测的模型是COCO-SSD(上下文中的常见物体-单次激发检测器)。单发探测器是一种神经网络结构,它使用"建议生成器",该组件的目的是在图像中搜索感兴趣的区域。在识别出感兴趣区域(ROI)后,采用特征提取的方法得到感兴趣区域的特征,自助建站源码,确定识别出的目标。COCO数据集的图像是90个类中的一个,例如手机、鼠标、人、公共汽车、自行车、风筝等等。

我在SAP IoT Cockpit中注册了一个名为"Drone"的设备,以获取从视频流中识别的对象列表。由于识别的物体数量很大,物联智能家居,所以我使用了一个规则,只在检测到物体"杯"时发送数据。

SAP Leonardo IoT服务驾驶舱视图:

当我在室内驾驶无人机时,它被设置为离地面5英尺的最大高度。

结论

通过上述设置,将对部署无人机非常有帮助并维护SAP Leonardo IoT服务中标识的对象的数据日志。此外,什么叫淘客,物联网技术及应用,我们可以添加多个组件来扩展其用途,如特征提取、图像分析等

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