【摘 要】
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尽管基于无人机的图像应用已经在军事和民事领域得到了广泛应用,但目前这些应用存在着实时性差、成本高和需要人参与其中等缺陷。随着人们对无人机自主执行实时图像处理任务的需求越来越强烈,基于人工智能、嵌入式系统和网络等技术,该领域的相关技术能够得到较好的发展。本硕士学位论文的研究目标是:研究无人机智能图像应用技术,设计基于人工智能的云台相机控制方法,实现能够支持实时拍摄特定目标特写照片的应用。本文主要的工
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尽管基于无人机的图像应用已经在军事和民事领域得到了广泛应用,但目前这些应用存在着实时性差、成本高和需要人参与其中等缺陷。随着人们对无人机自主执行实时图像处理任务的需求越来越强烈,基于人工智能、嵌入式系统和网络等技术,该领域的相关技术能够得到较好的发展。本硕士学位论文的研究目标是:研究无人机智能图像应用技术,设计基于人工智能的云台相机控制方法,实现能够支持实时拍摄特定目标特写照片的应用。本文主要的工作和贡献包括:（1）提出了“人在环路上”的无人机实时图像应用系统的设计方法,分析了地面计算和机载计算两种工作模式,并搭建了原型系统;原型系统试验验证了设计方法的可行性。（2）提出了智能拍摄目标特写照片的工作模型,设计了基于深度图像学习算法YOLOv3的云台控制、相机调整焦距和相机聚焦方法;原型系统试验验证了该方法能够清晰地拍摄目标特写照片。（3）研究了拍摄多目标特写照片模型以及无人机飞行拍摄模型,分析了四分二次确认观测算法及无人机飞行拍摄算法实现步骤;原型系统试验证明两种模型的可行性。
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