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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 295 - 301 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0027
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Real-time object detection and tracking are crucial for many applications such as observation and surveillance, and search-and-rescue. There have been many advancements in deep learning techniques for object detection and tracking due to the successful development of computing devices. Based on these ideas, the YOLO deep learning visual object detection algorithm was utilized to visually guide the UAV to track the detected target. The detected target bounding box and the image frame center were the main parameters that were used to control the forward motion, heading, and altitude of the vehicle. The proposed control system approach consisted of two PID controllers that managed the heading and altitude rates. For a real-time computing device a Nvidia Jetson TX2 based edge-computing module is used, which takes the input data from onboard sensors such as camera. A navigation system operated entirely onboard the UAV in the absence of external localization sensors or a GPS signal is introduced, and it used a fisheye camera to perform a visual SLAM for localization. The robustness and effectiveness of the proposed deep-learning based target detection and tracking algorithms were verified through various simulation and real-time flight experiments.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. THE PROPOSED METHOD
III. SIMULATION RESULTS
IV. REAL-TIME EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
P. Rudol and P. Doherty, “Evaluation of human body detection using deep neural networks with highly compressed videos for UAV search and rescue missions,” Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, 2019.
S. Chen, D. F. Laefer, E. Mangina, S. M. I. Zolanvari, and J. Byrne, “UAV bridge inspection through evaluated 3D reconstructions,” Journal of Bridge Engineering, vol. 24, no. 4, p. 5019001, 2019.
C. Li, G. Dobler, X. Feng, and Y. Wang, “TrackNet: Simultaneous object detection and tracking and its application in traffic video analysis,” arXiv preprint arXiv:1902.01466, 2019.
L. Lin, D. Zhang, P. Luo, and W. Zuo, “Pedestrian detection with RPN and boosted forest,” Human Centric Visual Analysis with Deep Learning, Springer, 2020, pp. 47-54.
L. Wen, D. Du, Z. Cai, Z. Lei, M.-C. Chang, H. Qi, J. Lim, M.- H. Yang, and S. Lyu, “UA-DETRAC: A new benchmark and protocol for multi-object detection and tracking,” Computer Vision and Image Understanding, p. 102907, 2020.
S. Chen, D. F. Laefer, E. Mangina, S. M. I. Zolanvari, and J. Byrne, “UAV bridge inspection through evaluated 3D reconstructions,” Journal of Bridge Engineering, vol. 24, no. 4, p. 5019001, 2019.
C. Li, G. Dobler, X. Feng, and Y. Wang, “TrackNet: Simultaneous object detection and tracking and its application in traffic video analysis,” arXiv preprint arXiv:1902.01466, 2019.
L. Lin, D. Zhang, P. Luo, and W. Zuo, “Pedestrian detection with RPN and boosted forest,” Human Centric Visual Analysis with Deep Learning, Springer, 2020, pp. 47-54.
L. Wen, D. Du, Z. Cai, Z. Lei, M.-C. Chang, H. Qi, J. Lim, M.- H. Yang, and S. Lyu, “UA-DETRAC: A new benchmark and protocol for multi-object detection and tracking,” Computer Vision and Image Understanding, p. 102907, 2020.
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