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时间:2019-01-09
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1、全自动模拟目标搜救系统的设计与实现 摘要:全自动模拟目标搜救系统(搜救系统)使用OpenMV微型机器视觉模块,采用MicroPython进行编程,实时采集彩色图像,通过LAB色彩模型处理彩色图像精确定位目标,实现目标的全自动抓取、运输及投放。搜救系统为救援物资投放、人员搜救、无人机物流派送等提供理论依据和实验室验证,准确率达98%,平均每次准确追踪仅需83ms,达到了预期的设计目标。 关键词:机器视觉;彩色图像分割;目标识别;OpenMV;MicroPython 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号
2、:1009-3044(2016)28-0178-03 Abstract:Automaticsimulationtargetsearchandrescuesystem(thesearchandrescuesysteminshort)utilizesOpenMVmicromachinevisionmodule,withMicroPythonprogramming,acquiringreal-timecolorimages,processingcolorimagesintheLABcolormodelinordert
3、olocatetargetprecisely,implementgrab,transportationanddeliverytargetautomatically.Thesearchandrescuesystemprovidestheoreticalbasisandlaboratoryverificationforreliefgoodsdelivery,searchandrescuepeople,unmannedaerialvehicle(UAV)logisticsdeliveryandsoforth.Theac
4、curacyis98%.Itonlytakes83mstoprecisetracking.7Thatachievestheexpectedgoal. Keywords:machinevision;colorimagesegmentation;targetrecognition;OpenMV;MicroPython 随着无人机的不断发展,无人机无论是在军用、民用,还是商业化的应用上都越来越广泛。现代化战争对武器系统的防御能力要求越来越高,因此需要研制功能精度兼备,且反应灵敏的战斗或侦察机。[1]在自然灾害勉强,
5、更能显出人力的微弱,无人机在灾害物资运输、人员搜救上的应用也必然成为趋势。[2]随着电商的兴起,也引起了物流行业的人员紧张,在条件比较有限的地区,依靠人力进行物流配送也遇到了一定的困难,无人机物流配送将解决这一难题。直升机是典型的军民两用产品,可以广泛地应用在运输、巡逻、旅游、救护等多个领域。论文针对以上三个问题,设计并实现了一个直升机搭载的、实时性好、可靠性高,且无人为干预的全自动模拟目标搜救系统。 1搜救系统开发环境介绍 1.1MicroPython Python是一款比较容易上手的脚本语言,而且有强大
6、的社区支持,一些非计算机专业领域的人都选它作为入门语言。遗憾的是,它不能实现一些非常底层的操控,所以在硬件领域并不起眼。MicroPython是一个Python3的精简和高效的实现编程语言,它包含了Python标准库的一个小子集,同时优化了在微控制器和受限环境中的运行。借助MicroPython,用户完全可以通过Python脚本语言实现硬件底层的访问和控制,比如说控制LED灯泡、LCD显示器、读取电压、控制电机、访问SD卡等。7 1.2OpenMV OpenMV是一个基于STM32F4xxARMCortex-
7、M4单片机和OV2640图像传感器的开源微型机器视觉模块。OpenMV上搭载了一个MicroPython解释器,能够使用Python编程来实现一系列功能,包括IO端口的控制、读取文件系统等基础功能,也可以实现人脸检测和跟踪、关键点提取、颜色跟踪等功能。 1.3LAB色彩模型 LAB是由明度(Luminosity)和有关色彩的a、b三个要素组成。L表示明度,a表示从洋红色至绿色的范围,b表示从黄色至蓝色的范围。LAB色彩模型不依赖于设备、色域宽阔,它包含了RGB、CMYK的所有色域,人的肉眼能感知的色彩,都能通
8、过LAB模型表现出来。另外,LAB色彩模型弥补了RGB色彩模型色彩分布不均的不足。搜救系统为了在图像的处理过程中保留尽量宽阔的色域和丰富的色彩,最终选择了LAB色彩模型。 2全自动模拟目标搜救系统设计 2.1全自动模拟目标搜救系统模块设计 全自动模拟目标搜救系统主要包括飞行机器人控制模块、机器手控制模块,目标自动追踪模块,如图1所示。 飞行机器人控制模块,由于直升
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