基于Raspberry Pi和双目摄像头的无人机目标识别、跟踪与实时测距系统开发

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Raspberry Pi和双目摄像头的无人机目标识别、跟踪与实时测距系统开发。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

硬件选择:

Raspberry Pi 4: 它是一款功能强大的微型计算机,可以轻松地与各种传感器和摄像头配合使用。
双目摄像头: 例如选择Raspberry Pi相容的Arducam双目摄像头,双目摄像头可以捕捉到两个略有差异的图像,这对于空间测距非常重要。
算法:

使用**立体视觉(Stereo Vision)**算法来进行空间测距。这个算法基于从两个摄像头捕捉到的图像来计算深度信息。
对于目标识别,可以使用深度学习模型,比如YOLO或SSD。这些模型可以在Raspberry Pi上运行,但可能需要优化以提高性能。

在细化算法部分之前,请注意,使用YOLO算法在Raspberry Pi上进行实时目标检测可能会受到性能限制,因为YOLO是一个相对复杂的深度学习模型。为了改进性能,可以考虑使用YOLO的轻量级版本,例如YOLOv4-tiny。

接下来,我将展示如何使用Python和OpenCV库来实现使用YOLO进行目标检测的代码。

首先,确保你的Raspberry Pi已经安装了Python和OpenCV。可以使用以下命令进行安装:

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-opencv

下载YOLOv4-tiny的权重和配置文件。可以从YOLO官网获取,或者直接使用以下命令:

wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.cfg

创建一个Python脚本,比如yolo_object_detection.py,并写入以下代码:

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov4-tiny.weights", "yolov4-tiny.cfg")

# 为YOLO设置一些参数
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 加载目标类别标签
classes = []
with open("coco.names", "r") as file:
    classes = [line.strip() for line in file.readlines()]

# 捕获摄像头图像(这里假设使用的是左眼摄像头,可以根据实际情况更改)
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 使用YOLO检测目标
    height, width, channels = frame.shape
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_layers)

    # 展示信息在屏幕上
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                # 目标坐标
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)

                # 矩形坐标
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            label = str(classes[class_ids[i]])
            color = (0, 255, 0)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
            cv2.putText(frame, label, (x, y + 30), font, 2, color, 3)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Image", frame)

    # 按'q'键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将使用YOLOv4-tiny模型对从摄像头捕获的图像进行目标检测,并在屏幕上实时显示结果。请注意,这是一个基本示例,根据项目需求,可能还需要进行进一步的优化和调整。
软件开发:

可以使用Python语言进行开发,因为它有丰富的库和工具,例如OpenCV可以处理图像和实现立体视觉算法,而TensorFlow或PyTorch可以用于运行深度学习模型。
可以编写一个交互程序,通过API的形式对外提供接口。使用Flask或FastAPI这样的Python库可以轻松创建一个简单的Web服务器和API。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-527784.html

到了这里,关于基于Raspberry Pi和双目摄像头的无人机目标识别、跟踪与实时测距系统开发的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 双目摄像头的简单使用

    双目摄像头是由两个摄像头组成的组件,可用做距离测量和视觉检测。两个摄像头安装在同一平面上。两摄像头之间的距离叫做基线距离。双目摄像头长这样:  淘宝上有很便宜的一两百的,但是效果一般不太好。玩一玩是可以的。 将双目摄像头插在电脑上,用python简单几行

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • OpenCV C++双目三维重建:双目摄像头实现双目测距

    目录 OpenCV C++双目三维重建:双目摄像头实现双目测距 1.目录结构 2.依赖库  (1) Ubuntu 18.04配置开发环境  (2) Windows配置开发环境 3.双目相机标定  (1)双目相机标定-Python版  (2)双目相机标定-Matlab版 4.相机参数配置 5. 双目测距 6. 运行Demo 7.双目测距的误差说明 8. 双目三维重建项

    2024年02月02日
    浏览(65)
  • 双目摄像头Matlab参数定标

    1、安装好python3,可以在anaconda中安装python3。 2、一个合适的双目摄像头。 3、一台可以运行Matlab的电脑。 4、一张棋盘图(可A4打印,若效果不佳,则可A3打印)。 棋盘图如下图所示:需要测量小方框的边长(一般单位为毫米:mm)。 注意: 1、左、右摄像头图像中必须包含单

    2023年04月08日
    浏览(36)
  • 树莓派连接双目摄像头教程(详)

    前言:此教程为菜鸟准备好了代码,仅仅是初试水。 软件准备:Arduino IDE软件 硬件准备:树莓派 Arduin单片机 双目摄像头 树莓派桌面:1准备环境 2 Arduino IDE 3打开摄像头  1.软件准备 下载Arduino IDE软件 Windows用户可在浏览器输入网址:https://www.arduino.cc/en/Main/Software 下载安装都是

    2023年04月09日
    浏览(94)
  • 全网最简单实用Android摄像头开发,同时预览多个摄像头,双目摄像头,同时打开手机前后摄像头(红外摄像头、人脸识别、活体检测、Android Camera、缩放、焦距、旋转、镜像、截图保存)

    如果你受够了网上那些乱七八糟的代码,你可以了解下我这个,能同时打开多个摄像头,在界面上预览,并且可以取得摄像头数据,byte[] 转为 Bitmap,保存为 jpg图片。 最近我们的某个项目要加上Android人脸识别,虽然有别人写好的“考勤”、“门口闸机”这些,但不能直接用

    2024年02月08日
    浏览(78)
  • 无人机摄像头改造记录

    23年5月,改造4G远控车时,因为要用到摄像头模组,早年的摄像头都是 usb 接口输出 mjpg 格式数据,近几年因为无人机的流行,国内很多厂商在原本 usb 摄像头硬件基础上,叠加了一个物联网 wifi 芯片,用很低的成本就把摄像头扩展了无线功能,加上不同的天线和发射功率的调

    2024年02月09日
    浏览(121)
  • 常见无人机吊舱形态-摄像头吊舱

    无人机吊舱有几种常见的形式,这些形式根据无人机的用途和设计有所不同。常见的几种无人机吊舱包括: 摄像头吊舱 :这是最常见的一种,用于航拍、监视和侦察。这些吊舱通常装备有高分辨率的摄像头,有时还包括热成像和夜视功能。 货物运输吊舱 :用于运输小型货物

    2024年01月17日
    浏览(39)
  • 使用python-opencv对双目摄像头进行立体视觉图像矫正,去畸变

            1、一张棋盘图         可以直接从opencv官方github下载,这是一个拥有10*7个格子的棋盘,共有 9*6个角点,每个格子24mm ,本文所使用的就是这一个棋盘。你需要将它打印在A4纸上用于后续使用。(也可以根据官方教程自行设置棋盘大小OpenCV: Create calibration pattern)

    2024年02月10日
    浏览(50)
  • 【正点原子FPGA连载】 第三十章双目OV5640摄像头LCD显示实验 摘自【正点原子】DFZU2EG_4EV MPSoC之嵌入式Vitis开发指南

    1)实验平台:正点原子MPSoC开发板 2)平台购买地址:https://detail.tmall.com/item.htm?id=692450874670 3)全套实验源码+手册+视频下载地址: http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html 双目摄像头是在一个模组上集成了两个摄像头,实现了双通道的图像采集。双目摄像头一般应用于安防监控、

    2024年02月13日
    浏览(53)
  • 带有 RaspiCam 的 Raspberry Pi 监控和延时摄影摄像机

            一段时间以来,我一直想构建一个运动激活且具有延时功能的树莓派相机,但从未真正找到我喜欢的案例。我在thingiverse上找到了这个适合树莓派和相机

    2024年02月05日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包